
AI-agent för Honeycomb MCP
Integrera enkelt Honeycomb-observabilitetsdata i dina arbetsflöden med Honeycomb MCP Model Context Protocol-server. Möjliggör för AI-agenter och LLM:er att fråga, analysera och övervaka dina Honeycomb-dataset över flera miljöer, samtidigt som du optimerar prestanda och minskar manuellt arbete. Lås upp realtidsanalys, SLO-övervakning och dataset-insikter för datadriven verksamhet.

Enhetlig åtkomst till observabilitetsdata
Honeycomb MCP-servern gör det möjligt för dina AI-agenter att nå och fråga Honeycomb-dataset över flera miljöer via ett enda gränssnitt. Kör analysfrågor omedelbart, övervaka SLO:er och se triggers—maximera synlighet och operativ smidighet för företagsobservabilitet.
- Stöd för flera miljöer.
- Fråga dataset och övervaka SLO:er i produktion, staging och anpassade miljöer—allt från en enhetlig slutpunkt.
- Kraftfulla analysfrågor.
- Kör realtidsanalyser med stöd för beräkningar, uppdelningar, tidsbaserad analys och avancerad filtrering.
- Optimerad för företag.
- Designad för Honeycomb Enterprise-kunder och levererar säker, högpresterande dataåtkomst för affärskritiska laster.
- Prestandacache.
- Utnyttja konfigurerbar caching för att minimera API-anrop och snabba upp svarstider för frågor i alla miljöer.

AI-driven dataanalys & övervakning
Gör det möjligt för LLM:er och AI-agenter att direkt analysera Honeycomb-dataset: beräkna automatiskt mätvärden, övervaka SLO:er och få insikter om triggers och datamönster. Möjliggör proaktiv incidenthantering och välgrundat beslutsfattande i stor skala.
- Automatiserade insikter.
- Analysera kolumner, triggerstatus och SLO-hälsa med avancerade AI-drivna frågor—ingen manuell databehandling krävs.
- Effektiviserade verktyg.
- Använd inbyggda verktyg som list_datasets, get_columns, run_query, analyze_columns och fler för effektiv datautforskning.
- Realtidsaviseringar.
- Visa triggers och avvikelser omedelbart för att ligga steget före potentiella incidenter och säkerställa systemtillförlitlighet.

Utvecklarvänlig integration & installation
Distribuera och konfigurera Honeycomb MCP-servern för ditt företag snabbt. Enkel installation, flexibel miljökonfiguration och bred klientkompatibilitet med Claude, Cursor, Windsurf och fler. Förbättra din observabilitetsstack med minimal installationstid.
- Enkel installation.
- Installera och starta med Node.js 18+, konfigurera API-nycklar och miljöer och kom igång på några minuter.
- Klientkompatibilitet.
- Fungerar sömlöst med Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf och Goose för mångsidig integration.
MCP-INTEGRATION
Tillgängliga Honeycomb MCP-integrationer
Följande verktyg ingår som en del av Honeycomb MCP-integrationen:
- list_datasets
Lista alla dataset i en angiven miljö för analys och frågor.
- get_columns
Hämta kolumninformation och schema för ett specifikt dataset.
- run_query
Kör analysfrågor med beräkningar, uppdelningar och filter på dataset.
- analyze_columns
Analysera kolumner i ett dataset genom att köra statistiska frågor och returnera nyckeltal.
- list_slos
Lista alla Service Level Objectives (SLO:er) för ett visst dataset.
- get_slo
Få detaljerad information och status för en specifik SLO i ett dataset.
- list_triggers
Lista alla triggers som är konfigurerade för ett specifikt dataset.
- get_trigger
Hämta detaljerad information om en specifik trigger i ett dataset.
- get_trace_link
Generera en djup länk till ett specifikt spår i Honeycomb-användargränssnittet.
- get_instrumentation_help
Ger OpenTelemetry-instrumenteringsvägledning för stödda språk.
Upplev Honeycomb MCP i praktiken
Se hur du kan analysera och fråga din Honeycomb-observabilitetsdata sömlöst med Model Context Protocol. Boka en demo eller prova FlowHunt gratis för att låsa upp kraftfulla realtidsinsikter i dina miljöer.
Vad är Honeycomb
Honeycomb är en avancerad observabilitetsplattform utvecklad för moderna mjukvaruteam som vill förstå, felsöka och förbättra komplexa distribuerade system. Företaget tillhandahåller realtidsinsikter om applikationsprestanda och ger utvecklare och driftspersonal möjlighet att identifiera problem, analysera systembeteende och optimera användarupplevelser. Honeycomb utmärker sig särskilt vid hantering av högkardinaldata, vilket gör det möjligt för användare att ställa komplexa frågor om sina system och få snabba, handlingsbara svar. Plattformen är byggd för att ta emot och analysera data från molnbaserade arkitekturer, mikrotjänster och serverlösa miljöer, vilket gör den till ett avgörande verktyg för team som arbetar i stor skala. Honeycombs uppdrag är att ge alla mjukvaruutvecklare den observabilitet de behöver för att förbättra sina processer och göra sina användare nöjda.
Funktioner
Vad vi kan göra med Honeycomb
Med Honeycomb kan användare övervaka, analysera och optimera distribuerade system, snabbt identifiera grundorsaker till problem och få djup insyn i applikationens beteende. Plattformen stödjer en mängd olika användningsområden, från felsökning av produktionsincidenter till optimering av applikationsprestanda och att säkerställa tillförlitlighet i stor skala.
- Övervakning av distribuerade system
- Övervaka systemhälsa kontinuerligt och fånga avvikelser i realtid.
- Grundorsaksanalys
- Borra snabbt ner i problem och upptäck underliggande orsaker med högkardinalfrågor.
- Prestandaoptimering
- Identifiera flaskhalsar och optimera applikationsprestanda med detaljerad telemetri.
- Samarbete och delning
- Möjliggör gemensamma undersökningar med teambaserade verktyg och delade frågor.
- Integration med moderna stackar
- Integrera sömlöst med OpenTelemetry, Kubernetes, AWS och andra molnbaserade verktyg.
Hur AI-agenter drar nytta av Honeycomb
AI-agenter kan utnyttja Honeycombs rika observabilitetsdata för att självdiagnostisera och åtgärda avvikelser i distribuerade system. Genom att få tillgång till högupplöst telemetri kan AI-drivna system fatta välgrundade beslut, automatisera upptäckt och åtgärd av problem samt kontinuerligt lära sig av applikationsbeteende. Honeycombs robusta API och integrationer gör det möjligt för AI-agenter att ta emot, analysera och agera på realtidsdata om prestanda, vilket förbättrar tillförlitlighet och operativ effektivitet.