Honeycomb MCP-server

Vad gör “Honeycomb” MCP-servern?

Honeycomb MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat verktyg utformat för Honeycomb Enterprise-kunder som möjliggör för AI-assistenter att direkt interagera med Honeycomb-observability-data. Genom att fungera som en brygga mellan AI-modeller och Honeycomb-plattformen kan denna MCP-server låta LLM:er fråga, analysera och korsreferera data såsom mätvärden, larm, dashboards och även produktionskodsbeteende. Dess integrering förbättrar utvecklarnas arbetsflöden genom att automatisera komplex dataanalys, möjliggöra snabba insikter i produktionsproblem och effektivisera processer kring SLO:er och triggers. Servern erbjuder ett robust alternativt gränssnitt till Honeycomb, vilket säkerställer att auktoriserade användare kan utnyttja AI för att få handlingsbara insikter från sina observability-system, samtidigt som säker åtkomst bibehålls via API-nycklar och lokal körning på användarens maskin.

Lista över prompts

Inga promptmallar listas uttryckligen i förvaret eller dokumentationen.

Lista över resurser

Ingen explicit resurslista tillhandahålls i tillgänglig dokumentation eller kodöversikt.

Lista över verktyg

Inga explicita detaljer om verktyg (såsom funktioner, endpoints eller verktygsdefinitioner i server.py eller index.mjs) listas direkt i tillgänglig dokumentation eller kodöversikt.

Användningsområden för denna MCP-server

• Fråga observability-data: Utvecklare kan använda AI för att köra komplexa frågor över Honeycomb-dataset, identifiera trender, avvikelser och nyckelmått för snabbare diagnostik.
• SLO- och trigger-insikter: AI kan hämta och tolka service-level objectives (SLO:er) och triggers, vilket hjälper team att ligga steget före prestandaproblem och automatisera larmanalyser.
• Dashboard-analys: AI kan analysera Honeycomb-dashboards, sammanfatta produktionshälsa eller lyfta fram viktiga förändringar över tid.
• Korsreferens mellan kod och produktionsbeteende: Servern gör det möjligt för AI att länka kodbasinformation med realtids-mätvärden från produktionen, vilket accelererar rotorsaksanalys och incidenthantering.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Förutsättning: Installera Node.js 18+ och skaffa en Honeycomb API-nyckel med fulla behörigheter.
2. Bygg MCP-servern:
   • Kör pnpm install och pnpm run build.
3. Redigera Windsurf-konfigurationsfilen (t.ex. windsurf.json).
4. Lägg till 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. Starta om Windsurf och verifiera anslutningen.

Claude

1. Förutsättning: Node.js 18+, Honeycomb API-nyckel.
2. Bygg servern: pnpm install och pnpm run build.
3. Redigera Claude-konfigurationsfilen (se CLAUDE.md för mer).
4. Lägg till Honeycomb MCP-server enligt följande JSON:

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

5. Starta om Claude och kontrollera att servern är tillgänglig.

Cursor

1. Förutsättning: Node.js 18+, Honeycomb API-nyckel.
2. Bygg med pnpm install och pnpm run build.
3. Redigera Cursors MCP-konfiguration.
4. Infoga följande:

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

5. Starta om Cursor och säkerställ att Honeycomb MCP är aktiv.

Cline

1. Förutsättning: Node.js 18+, Honeycomb API-nyckel.
2. Bygg servern: pnpm install och pnpm run build.
3. Redigera Cline-konfigurationen.
4. Konfigurera enligt följande:

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

5. Starta om Cline och bekräfta installationen.

Obs:
Säkra alltid API-nycklar med hjälp av miljövariabler. Exempel:

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

Du kan även ange flera miljöer genom att upprepa "env"-blocket med olika API-nycklar.

Hur man använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion lägger du in dina MCP-serveruppgifter i detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “honeycomb” till det namn du vill ge din MCP-server och byta ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots Support: Ej nämnt

Mellan dessa två tabeller ger Honeycomb MCP en tydlig integrationsväg och användningsbeskrivning, men saknar offentlig dokumentation för promptmallar, resurser och verktyg enligt MCP-protokollet. Den är väl dokumenterad för installation och användning i företagsarbetsflöden.

Betyg: 5/10 — Stark på installation och användningskontext, men saknar teknisk detalj kring MCP-specifika primitiv.

MCP-poäng