
Serwer Model Context Protocol (MCP)
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
OpsLevel MCP Server łączy agentów AI z danymi katalogu usług OpsLevel w czasie rzeczywistym i wglądem operacyjnym dla zautomatyzowanych, ustandaryzowanych przepływów pracy inżynieryjnej.
OpsLevel MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do połączenia asystentów AI z katalogiem usług OpsLevel oraz kontekstowymi danymi inżynieryjnymi. Działając jako pomost między agentami AI a zasobami OpsLevel, pozwala deweloperom i zespołom wzbogacić swoje przepływy pracy o dane usług w czasie rzeczywistym, metadane i wgląd operacyjny. Serwer umożliwia realizację takich zadań jak zapytania do katalogu usług, pobieranie metadanych oraz interakcję z API OpsLevel, pomagając zespołom automatyzować i standaryzować procesy, takie jak wdrażanie usług, kontrole zgodności czy wyszukiwanie dokumentacji. Ta integracja pozwala asystentom AI prezentować istotne informacje, automatyzować powtarzalne zadania i udzielać rekomendacji kontekstowych w środowiskach deweloperskich.
W repozytorium nie podano szablonów promptów.
Brak zdefiniowanych zasobów w dostępnych plikach lub dokumentacji.
W pliku server.py ani w innych plikach struktury repozytorium nie znaleziono szczegółowej listy narzędzi.
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
Użyj zmiennych środowiskowych w swojej konfiguracji:
{
"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}"
}
}
Używanie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W części systemowej konfiguracji MCP wklej szczegóły serwera MCP w poniższym formacie JSON:
{
"opslevel-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “opslevel-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres swojego serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Przegląd wywnioskowany z nazwy repozytorium/celu |
Lista promptów | ⛔ | Nie znaleziono szablonów promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnych definicji zasobów |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak listy narzędzi w server.py lub innych plikach |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Przykład podano w instrukcji konfiguracji |
Wsparcie próbkowania (mniej istotne) | ⛔ | Nie podano w repozytorium ani dokumentacji |
Moja ogólna ocena OpsLevel MCP Server oparta na dostępnych informacjach jest ograniczona, ponieważ kluczowe szczegóły jak prompt, zasoby i narzędzia nie są udokumentowane w repozytorium. Projekt ma licencję, minimalną liczbę gwiazdek/forków oraz podstawowe instrukcje, ale brakuje mu rozbudowanej dokumentacji i funkcji MCP.
Ma LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Przynajmniej jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba forków | 2 |
Liczba gwiazdek | 2 |
OpsLevel MCP Server łączy agentów AI z katalogiem usług i danymi operacyjnymi OpsLevel, umożliwiając wykonywanie zadań takich jak zapytania do usług, automatyzacja kontroli zgodności i pobieranie dokumentacji w ramach przepływów inżynieryjnych.
Umożliwia zapytania do katalogu usług, automatyczne kontrole zgodności, pobieranie dokumentacji kontekstowej, raportowanie operacyjne oraz automatyzację workflow dzięki integracji AI z API OpsLevel.
Dodaj komponent MCP do swojego flow, a następnie wprowadź szczegóły serwera OpsLevel MCP do konfiguracji systemu MCP w formacie JSON. Zaktualizuj adres URL i nazwę serwera zgodnie z potrzebami.
Klucze API są zabezpieczane za pomocą zmiennych środowiskowych w pliku konfiguracyjnym, dzięki czemu poufne dane nie są przechowywane bezpośrednio w kodzie ani repozytoriach.
Przyspiesz swoje przepływy pracy inżynieryjnej, łącząc FlowHunt z danymi usług OpsLevel w czasie rzeczywistym oraz wglądem operacyjnym.
Serwer Model Context Protocol (MCP) łączy asystentów AI z zewnętrznymi źródłami danych, API i usługami, umożliwiając płynną integrację złożonych przepływów prac...
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
DeepL MCP Server integruje zaawansowane tłumaczenie, parafrazowanie oraz wykrywanie języków w przepływach pracy AI za pomocą API DeepL. Umożliwia FlowHunt i inn...