
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov a Kubernetes/OpenShift clustre, čím umožňuje programovateľnú správu zdrojov, operácie s podmi a DevOps automatizáciu...
Honeycomb MCP Server umožňuje podnikovým AI agentom bezpečne dopytovať a analyzovať observability dáta, automatizovať poznatky a diagnostiku pre produkčné systémy.
Honeycomb MCP (Model Context Protocol) Server je špecializovaný nástroj určený pre zákazníkov Honeycomb Enterprise a umožňuje AI asistentom priamo pracovať s observability dátami v Honeycomb. Ako most medzi AI modelmi a platformou Honeycomb umožňuje tento MCP server LLM dopytovať, analyzovať a porovnávať dáta – ako metriky, alerty, dashboardy a dokonca aj produkčné správanie kódu. Jeho integrácia zlepšuje vývojárske workflowy automatizovanou analýzou komplexných dát, rýchlym získavaním poznatkov o produkčných problémoch a zjednodušuje operácie súvisiace so SLO a triggermi. Server poskytuje robustné rozhranie k Honeycomb, ktoré zabezpečuje, že autorizovaní používatelia môžu využiť AI na získanie akčných poznatkov z observability systémov, pričom prístup zostáva zabezpečený cez API kľúče a beží lokálne na počítači používateľa.
V repozitári alebo dokumentácii nie sú explicitne uvedené žiadne predlohy promptov.
V dostupnej dokumentácii alebo v prehľade kódu nie je uvedený explicitný zoznam zdrojov.
V dostupnej dokumentácii alebo v prehľade kódu nie sú priamo uvedené explicitné detaily o nástrojoch (napr. funkcie, endpointy či tool definície v server.py alebo index.mjs).
pnpm install
a pnpm run build
.windsurf.json
).{
"mcpServers": {
"honeycomb": {
"command": "node",
"args": [
"/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
],
"env": {
"HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
pnpm install
a pnpm run build
.CLAUDE.md
pre viac).{
"mcpServers": {
"honeycomb": {
"command": "node",
"args": [
"/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
],
"env": {
"HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
pnpm install
a pnpm run build
.{
"mcpServers": {
"honeycomb": {
"command": "node",
"args": [
"/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
],
"env": {
"HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
pnpm install
a pnpm run build
.{
"mcpServers": {
"honeycomb": {
"command": "node",
"args": [
"/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
],
"env": {
"HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
Poznámka:
API kľúče vždy zabezpečujte pomocou environment premenných. Príklad:
"env": {
"HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}
Môžete tiež zadať viaceré prostredia zopakovaním bloku "env"
s rôznymi API kľúčmi.
Použitie MCP vo FlowHunt
Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt pracovného postupu začnite pridaním MCP komponentu do flowu a prepojte ho s vaším AI agentom:
Kliknite na MCP komponent a otvorí sa konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:
{
"honeycomb": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “honeycomb” na váš vlastný názov MCP servera a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.
Sekcia | Dostupnosť | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Prehľad | ✅ | Prehľad nájdete v README.md |
Zoznam promptov | ⛔ | Nenájdené |
Zoznam zdrojov | ⛔ | Nenájdené |
Zoznam nástrojov | ⛔ | Nenájdené |
Zabezpečenie API kľúčov | ✅ | Uvedené v README.md |
Podpora sampling (menej dôležité pri hodnotení) | ⛔ | Nespomenuté |
Medzi týmito dvoma tabuľkami Honeycomb MCP poskytuje jasnú cestu integrácie a popis použitia, no chýba verejná dokumentácia prompt template, zdrojov a nástrojov podľa MCP protokolu. Je však dobre zdokumentovaný pre nasadenie a použitie v podnikových workflowoch.
Hodnotenie: 5/10 — Výborné na nasadenie a kontext použitia, ale chýbajú technické detaily MCP-špecifických primitívov.
Má LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Má aspoň jeden nástroj | ⛔ |
Počet Forkov | 6 |
Počet Hvězd | 25 |
Honeycomb MCP Server umožňuje AI asistentom priamo pracovať s observability dátami v Honeycomb, takže LLM môžu dopytovať, analyzovať a porovnávať metriky, alerty, dashboardy a produkčné správanie kódu pre lepšiu diagnostiku a automatizáciu.
Typické použitia zahŕňajú dopytovanie observability dát na trendy a anomálie, automatizáciu poznatkov o SLO a triggeroch, analýzu dashboardov pre produkčné zdravie a prepojenie kódu s aktuálnymi metrikami pre rýchlejšiu analýzu príčin.
API kľúč Honeycomb vždy nastavujte pomocou environment premenných v konfiguračnom bloku MCP servera. Nikdy nevkladajte citlivé kľúče priamo do zdrojových súborov.
Nie, nie sú zdokumentované žiadne predlohy promptov ani definície nástrojov pre tento server. Jeho hlavné zameranie je na priame a bezpečné sprístupnenie dát AI agentom.
Áno. Je určený pre zákazníkov Honeycomb Enterprise, s bezpečným, lokálnym nasadením, robustnou integráciou a automatizáciou pre produkčné účely observability.
Odomknite akčné poznatky z observability pomocou AI automatizácie. Použite Honeycomb MCP Server s FlowHunt pre rýchlejšiu diagnostiku a riešenie incidentov.
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov a Kubernetes/OpenShift clustre, čím umožňuje programovateľnú správu zdrojov, operácie s podmi a DevOps automatizáciu...
Kubernetes MCP Server prepája AI asistentov s Kubernetes klastrami, umožňuje AI-riadenú automatizáciu, správu zdrojov a DevOps workflow pomocou štandardizovanýc...
Campertunity MCP Server spája AI asistentov a vývojárske nástroje s bohatými údajmi o kempoch a outdoorových aktivitách, umožňuje vyhľadávanie kempov, kontrolu ...