OpsLevel MCPサーバー

「OpsLevel」MCPサーバーとは？

OpsLevel MCPサーバーは、AIアシスタントとOpsLevelのサービスカタログやコンテキスト駆動のエンジニアリングデータを接続するためのModel Context Protocol（MCP）サーバーです。AIエージェントとOpsLevelリソースの橋渡し役として機能し、開発者やチームがリアルタイムのサービスデータ、メタデータ、運用インサイトを活用してワークフローを強化できるようにします。サービスカタログのクエリやメタデータ取得、OpsLevel APIとの連携などを可能にし、サービスのオンボーディングやコンプライアンスチェック、ドキュメント検索などのプロセスを自動化・標準化できます。この統合により、AI搭載アシスタントは関連情報の提示や繰り返し作業の自動化、開発環境内でのコンテキストに応じた推奨を実現します。

プロンプト一覧

リポジトリには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

アクセス可能なファイルやドキュメントに明示的なリソース定義はありません。

ツール一覧

server.pyやリポジトリ構造内の他のファイルに詳細なツールリストはありません。

このMCPサーバーのユースケース

• サービスカタログのクエリ: 開発者がOpsLevelのサービスカタログデータをプログラムで取得・探索でき、AIアシスタントに関連サービスやメタデータを提示できます。
• コンプライアンスチェックの自動化: AIを用いてOpsLevelデータと連携し、サービスが組織のベストプラクティスに準拠しているか自動で検証します。
• コンテキストに応じたドキュメント取得: OpsLevelに登録されたサービスに紐づく最新のドキュメントやランブックをAIエージェントが取得できます。
• 運用インサイト・レポーティング: AI機能とOpsLevelの運用データを組み合わせて自動レポートやインサイト生成を実現します。
• API駆動のワークフロー自動化: OpsLevel APIと統合し、オンボーディングや更新、アラートなどの手続きを自動化し、手作業を削減・一貫性を向上させます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. 以下のJSONスニペットを使ってOpsLevel MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. OpsLevel MCPサーバーが実行中でアクセス可能であることを確認します。

APIキーのセキュリティ保護

設定内で環境変数を利用します:

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Claude

1. Node.jsがインストールされていない場合はインストールしてください。
2. ClaudeのMCP設定ファイルを探します。
3. OpsLevel MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 変更を保存後、Claudeを再起動します。
5. MCPサーバーへの接続を確認します。

APIキーのセキュリティ保護

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Cursor

1. 前提: Node.jsがインストールされていること。
2. Cursorプラットフォームの設定画面を開きます。
3. MCPサーバーセクションを挿入または更新します:

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 保存してCursorアプリケーションを再起動します。
5. ログを確認し、サーバーが起動していることを確かめます。

APIキーのセキュリティ保護

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

Cline

1. システムにNode.jsが利用可能であることを確認します。
2. Clineの設定ファイルを編集し、MCPサーバーを追加します:

   {
     "mcpServers": {
       "opslevel-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

3. ファイルを保存し、Clineを再起動します。
4. OpsLevel MCPサーバーの接続を検証します。

APIキーのセキュリティ保護

{
  "env": {
    "OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
  }
}

このMCPをフロー内で使うには

FlowHuntでのMCP利用方法

MCPサーバーをFlowHuntのワークフローに統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP構成欄に、下記のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力してください:

{
  "opslevel-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全ての機能にアクセス可能となります。“opslevel-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLは自分のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

現時点で公開されている情報から評価すると、OpsLevel MCPサーバーはプロンプトやリソース、ツールに関する詳細なドキュメントが不足しています。プロジェクトにはライセンス、最小限のスター/フォーク、基本的なセットアップガイドはありますが、ドキュメントやMCP機能の深みは限定的です。

MCPスコア