
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
OpsLevel MCP-server kopplar AI-agenter till OpsLevels tjänstekatalogdata i realtid och operativa insikter för automatiserade, standardiserade ingenjörsarbetsflöden.
OpsLevel MCP-server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att koppla AI-assistenter till OpsLevels tjänstekatalog och kontextstyrda ingenjörsdata. Genom att agera bro mellan AI-agenter och OpsLevel-resurser kan utvecklare och team förbättra sina arbetsflöden med tjänstedata i realtid, metadata och operativa insikter. Servern kan möjliggöra uppgifter som att göra förfrågningar i tjänstekatalogen, hämta metadata och interagera med OpsLevel API:er, vilket hjälper team att automatisera och standardisera processer som tjänsteonboarding, efterlevnadskontroller och dokumentationssökningar. Denna integration gör det möjligt för AI-drivna assistenter att lyfta fram relevant information, automatisera repetitiva uppgifter och ge kontextmedvetna rekommendationer i utvecklingsmiljöer.
Inga prompt-mallar är explicit nämnda i repot.
Inga explicita resursdefinitioner finns i de tillgängliga filerna eller dokumentationen.
Ingen detaljerad verktygslista finns tillgänglig i server.py eller andra filer i repo-strukturen.
{
"mcpServers": {
"opslevel-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@opslevel/mcp-server@latest"]
}
}
}
Använd miljövariabler i din konfiguration:
{
"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}"
}
}
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 ansluta den till din AI-agent:
Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I avsnittet system-MCP-konfiguration klistrar du in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:
{
"opslevel-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “opslevel-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.
Avsnitt | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Översikt härledd från repo-namn/syfte |
Lista över Prompts | ⛔ | Inga prompt-mallar hittades |
Lista över Resurser | ⛔ | Inga explicita resursdefinitioner hittades |
Lista över Verktyg | ⛔ | Ingen verktygslista i server.py eller andra filer |
Säkra API-nycklar | ✅ | Exempel anges i installationsinstruktionerna |
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej specificerat i repo eller dokumentation |
Min sammanfattande bedömning av OpsLevel MCP-servern utifrån tillgänglig information är begränsad, eftersom viktiga detaljer som prompts, resurser och verktyg inte är dokumenterade i repot. Projektet har en licens, minimalt antal stjärnor/forks och grundläggande installationsvägledning men saknar djup i dokumentationen och MCP-funktioner.
Har en LICENS | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ⛔ |
Antal forks | 2 |
Antal stjärnor | 2 |
OpsLevel MCP-servern kopplar AI-agenter till OpsLevels tjänstekatalog och operativa data, och möjliggör uppgifter som att söka tjänster, automatisera efterlevnadskontroller och hämta dokumentation i ingenjörsarbetsflöden.
Den möjliggör frågor mot tjänstekatalogen, automatiserade efterlevnadskontroller, kontextuell dokumentationshämtning, operativa insikter och arbetsflödesautomatisering genom att integrera AI med OpsLevel API:er.
Lägg till MCP-komponenten i ditt flöde och fyll sedan i dina OpsLevel MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfiguration i JSON-format. Uppdatera serverns URL och namn efter behov.
API-nycklar säkras med hjälp av miljövariabler i din konfigurationsfil, vilket säkerställer att känsliga uppgifter inte exponeras direkt i kod eller repo.
Superladda dina ingenjörsarbetsflöden genom att koppla FlowHunt till OpsLevels tjänstedata i realtid och operativa insikter.
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Kubernetes MCP-server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Kubernetes/OpenShift-kluster, vilket möjliggör programmatisk resursxadhantering, poddxado...
Alibaba Cloud Ops MCP Server möjliggör sömlös integration med Alibaba Clouds API:er och ger AI-agenter möjlighet att automatisera resurshantering, övervakning o...