
ModelContextProtocol (MCP) Server-integratie
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
OpsLevel MCP Server verbindt AI-agenten met realtime OpsLevel servicecatalogusdata en operationele inzichten voor geautomatiseerde, gestandaardiseerde engineeringworkflows.
De OpsLevel MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die is ontworpen om AI-assistenten te verbinden met de servicecatalogus en contextgestuurde engineeringdata van OpsLevel. Door als brug te fungeren tussen AI-agenten en OpsLevel-bronnen, stelt het ontwikkelaars en teams in staat hun workflows te verbeteren met realtime servicedata, metadata en operationele inzichten. De server kan taken faciliteren zoals het opvragen van de servicecatalogus, het ophalen van metadata en het communiceren met OpsLevel API’s, waarmee teams processen zoals service-onboarding, compliancecontroles en documentatiezoektochten kunnen automatiseren en standaardiseren. Dankzij deze integratie kunnen AI-assistenten relevante informatie tonen, repetitieve taken automatiseren en contextbewuste aanbevelingen geven binnen ontwikkelomgevingen.
Er zijn geen prompt-sjablonen expliciet vermeld in de repository.
Er zijn geen expliciete resource-definities aanwezig in de toegankelijke bestanden of documentatie.
Er is geen gedetailleerde lijst van tools beschikbaar in server.py of andere bestanden in de repositorystructuur.
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
Gebruik omgevingsvariabelen in je configuratie:
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"env": {
"OPSLEVEL_API_KEY": "your_api_key"
},
"inputs": {
"apiKey": "${OPSLEVEL_API_KEY}"
}
}
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je die met je AI-agent:
Klik op het MCP-component om het configuratievenster te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:
{
"opslevel-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu gebruiken als tool met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “opslevel-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL door je eigen MCP-server-URL.
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Overzicht afgeleid uit repo-naam/doel |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete resource-definities gevonden |
Lijst van Tools | ⛔ | Geen tool-lijst in server.py of andere bestanden |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeld gegeven in installatie-instructies |
Sampling Support (minder belangrijk bij review) | ⛔ | Niet gespecificeerd in de repo of documentatie |
Mijn algemene beoordeling voor de OpsLevel MCP Server op basis van de beschikbare informatie is beperkt, omdat belangrijke details zoals prompts, resources en tools niet gedocumenteerd zijn in de repository. Het project heeft een licentie, minimale sterren/forks en basisinstallatieuitleg, maar mist diepgang in documentatie en MCP-functionaliteiten.
Heeft een LICENTIE | ✅ (MIT) |
---|---|
Heeft minstens één tool | ⛔ |
Aantal Forks | 2 |
Aantal Sterren | 2 |
De OpsLevel MCP Server verbindt AI-agenten met OpsLevel's servicecatalogus en operationele data, waardoor taken zoals het opvragen van services, het automatiseren van compliancecontroles en het ophalen van documentatie binnen engineeringworkflows mogelijk worden.
Het maakt servicecatalogus-query's, geautomatiseerde compliancecontroles, contextuele documentatie-opvragingen, operationele inzichten en workflowautomatisering mogelijk door AI te integreren met OpsLevel API's.
Voeg het MCP-component toe aan je flow en voeg vervolgens je OpsLevel MCP-servergegevens toe aan de systeem-MCP-configuratie in JSON-formaat. Werk de server-URL en -naam indien nodig bij.
API-sleutels worden beveiligd via omgevingsvariabelen in je configuratiebestand, zodat gevoelige gegevens niet direct in code of repositories worden blootgesteld.
Geef je engineeringworkflows een boost door FlowHunt te verbinden met realtime servicegegevens en operationele inzichten van OpsLevel.
De ModelContextProtocol (MCP) Server fungeert als brug tussen AI-agenten en externe databronnen, API's en services, waardoor FlowHunt-gebruikers contextbewuste,...
De Model Context Protocol (MCP) Server vormt de brug tussen AI-assistenten en externe databronnen, API's en diensten, waardoor een gestroomlijnde integratie van...
De Kubernetes MCP Server vormt de brug tussen AI-assistenten en Kubernetes/OpenShift-clusters, waardoor programmatische beheer van resources, pod-operaties en D...