Honeycomb MCP Server

O que faz o “Honeycomb” MCP Server?

O Honeycomb MCP (Model Context Protocol) Server é uma ferramenta especializada desenvolvida para clientes Enterprise do Honeycomb, permitindo que assistentes de IA interajam diretamente com dados de observabilidade do Honeycomb. Atuando como uma ponte entre modelos de IA e a plataforma Honeycomb, este servidor MCP permite que LLMs consultem, analisem e cruzem dados como métricas, alertas, dashboards e até comportamento do código de produção. Sua integração aprimora o fluxo de trabalho de desenvolvedores ao automatizar análises complexas de dados, facilitar insights rápidos sobre problemas em produção e simplificar operações envolvendo SLOs e triggers. O servidor oferece uma interface alternativa robusta ao Honeycomb, garantindo que usuários autorizados possam utilizar IA para obter insights acionáveis de seus sistemas de observabilidade, mantendo acesso seguro via chaves de API e execução local na máquina do usuário.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt está explicitamente listado no repositório ou documentação.

Lista de Recursos

Nenhuma lista explícita de recursos é fornecida na documentação ou visão geral do código disponível.

Lista de Ferramentas

Não há detalhes explícitos sobre ferramentas (como funções, endpoints ou definições de ferramentas em server.py ou index.mjs) diretamente listados na documentação ou visão geral do código disponível.

Casos de Uso deste MCP Server

• Consulta de Dados de Observabilidade: Desenvolvedores podem usar IA para realizar consultas complexas em conjuntos de dados do Honeycomb, identificando tendências, anomalias e principais métricas para diagnósticos mais rápidos.
• Insights de SLO e Triggers: A IA pode puxar e interpretar objetivos de nível de serviço (SLOs) e triggers, ajudando equipes a antecipar problemas de desempenho e automatizar a análise de alertas.
• Análise de Dashboards: A IA pode analisar dashboards do Honeycomb, resumindo a saúde da produção ou destacando mudanças significativas ao longo do tempo.
• Cruzamento de Código e Comportamento em Produção: O servidor possibilita que a IA vincule informações do código-fonte com métricas de produção em tempo real, acelerando a análise da causa raiz e a resposta a incidentes.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisito: Instale o Node.js 18+ e obtenha uma chave de API do Honeycomb com permissões completas.
2. Construa o servidor MCP:
   • Execute pnpm install e pnpm run build.
3. Edite o arquivo de configuração do Windsurf (ex.: windsurf.json).
4. Adicione o Honeycomb MCP Server:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicie o Windsurf e verifique a conexão.

Claude

1. Pré-requisito: Node.js 18+, chave de API do Honeycomb.
2. Construa o servidor: pnpm install e pnpm run build.
3. Edite o arquivo de configuração do Claude (veja CLAUDE.md para mais detalhes).
4. Adicione o Honeycomb MCP Server usando o seguinte JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicie o Claude e verifique se o servidor está acessível.

Cursor

1. Pré-requisito: Node.js 18+, chave de API do Honeycomb.
2. Construa com pnpm install e pnpm run build.
3. Edite a configuração MCP do Cursor.
4. Insira o seguinte:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicie o Cursor e garanta que o Honeycomb MCP esteja ativo.

Cline

1. Pré-requisito: Node.js 18+, chave de API do Honeycomb.
2. Construa o servidor: pnpm install e pnpm run build.
3. Edite a configuração do Cline.
4. Configure da seguinte forma:

   {
     "mcpServers": {
       "honeycomb": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
         ],
         "env": {
           "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
         }
       }
     }
   }
   

5. Reinicie o Cline e confirme a configuração.

Nota:
Sempre proteja as chaves de API utilizando variáveis de ambiente. Exemplo:

"env": {
  "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}

Você também pode fornecer múltiplos ambientes repetindo o bloco "env" com diferentes chaves de API.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP utilizando este formato JSON:

{
  "honeycomb": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Após configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “honeycomb” para o nome desejado do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio MCP server.

Visão Geral

Suporte a Roots: Não mencionado

Entre essas duas tabelas, o Honeycomb MCP fornece um caminho claro de integração e descrição de casos de uso, mas carece de documentação pública para templates de prompt, recursos e ferramentas conforme o protocolo MCP. É bem documentado para configuração e uso em fluxos de trabalho corporativos.

Avaliação: 5/10 — Forte em configuração e contexto de uso, mas faltando detalhes técnicos para primitivas específicas de MCP.

Pontuação MCP