Honeycomb MCP Sunucusu

“Honeycomb” MCP Sunucusu ne yapar?

Honeycomb MCP (Model Context Protocol) Sunucusu, Honeycomb Enterprise müşterileri için tasarlanmış özel bir araçtır ve AI asistanlarının doğrudan Honeycomb gözlemlenebilirlik verileriyle etkileşime geçmesini mümkün kılar. Bu MCP sunucusu, AI modelleriyle Honeycomb platformu arasında köprü görevi görerek LLM’lerin metrikler, uyarılar, panolar ve hatta üretim kodu davranışı gibi verileri sorgulamasına, analiz etmesine ve çapraz referanslamasına olanak tanır. Entegrasyonu, karmaşık veri analizini otomatikleştirerek geliştirici iş akışlarını geliştirir, üretim sorunlarına hızlı içgörüler sağlar ve SLO’lar ile tetikleyicilerle ilgili operasyonları kolaylaştırır. Sunucu, Honeycomb için sağlam bir alternatif arayüz sunar ve yetkili kullanıcıların AI yoluyla gözlemlenebilirlik sistemlerinden uygulanabilir içgörüler elde etmesini sağlarken, API anahtarlarıyla güvenli erişimi ve kullanıcının makinesinde yerel çalışmayı garanti eder.

İstem Listesi

Depoda veya belgede açıkça listelenmiş istem şablonları yoktur.

Kaynaklar Listesi

Mevcut belgede veya kod genel bakışında açıkça sağlanmış bir kaynak listesi yoktur.

Araçlar Listesi

Mevcut belgede veya kod genel bakışında doğrudan listelenmiş araçlara (fonksiyonlar, uç noktalar veya server.py ya da index.mjs’deki araç tanımları gibi) dair açık detaylar bulunmamaktadır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Durumları

• Gözlemlenebilirlik Verisini Sorgulama: Geliştiriciler, Honeycomb veri kümeleri üzerinde karmaşık sorgular çalıştırmak için AI’dan yararlanabilir; trendleri, anormallikleri ve anahtar metrikleri daha hızlı teşhis için yüzeye çıkarabilirler.
• SLO ve Tetikleyici İçgörüleri: AI, hizmet düzeyi hedeflerini (SLO’lar) ve tetikleyicileri çekip yorumlayabilir, ekiplerin performans sorunlarını önlemesine ve uyarı analizini otomatikleştirmesine yardımcı olabilir.
• Pano Analizi: AI, Honeycomb panolarını analiz edebilir, üretim sağlığının özetini çıkarabilir veya zaman içinde önemli değişiklikleri ortaya koyabilir.
• Kod ve Üretim Davranışını Çapraz Referanslama: Sunucu, AI’nın kod tabanı bilgisini gerçek zamanlı üretim metrikleriyle ilişkilendirmesini sağlar; bu da kök neden analizini ve olay yanıtını hızlandırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Önkoşul: Node.js 18+ kurun ve tam yetkili bir Honeycomb API anahtarı edinin.
2. MCP sunucusunu derleyin:
   • pnpm install ve pnpm run build komutlarını çalıştırın.
3. Windsurf yapılandırma dosyasını düzenleyin (ör. windsurf.json).
4. Honeycomb MCP Sunucusu ekleyin:

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

5. Windsurf’u yeniden başlatın ve bağlantıyı doğrulayın.

Claude

1. Önkoşul: Node.js 18+, Honeycomb API anahtarı.
2. Sunucuyu derleyin: pnpm install ve pnpm run build.
3. Claude yapılandırma dosyasını düzenleyin (daha fazla bilgi için CLAUDE.mdye bakın).
4. Aşağıdaki JSON ile Honeycomb MCP Sunucusunu ekleyin:

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

5. Claude’u yeniden başlatın ve sunucunun erişilebilir olduğundan emin olun.

Cursor

1. Önkoşul: Node.js 18+, Honeycomb API anahtarı.
2. pnpm install ve pnpm run build ile derleyin.
3. Cursor’ın MCP yapılandırmasını düzenleyin.
4. Şunu ekleyin:

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

5. Cursor’ı yeniden başlatın ve Honeycomb MCP’nin aktif olduğundan emin olun.

Cline

1. Önkoşul: Node.js 18+, Honeycomb API anahtarı.
2. Sunucuyu derleyin: pnpm install ve pnpm run build.
3. Cline yapılandırmasını düzenleyin.
4. Şöyle yapılandırın:

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

5. Cline’ı yeniden başlatın ve kurulumu doğrulayın.

Not:
API anahtarlarını daima ortam değişkenleri kullanarak güvenli bir şekilde saklayın. Örnek:

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

Farklı API anahtarlarıyla birden fazla ortam sağlamak için "env" bloğunu tekrarlayabilirsiniz.

Bu MCP’yi iş akışı içinde kullanmak

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyerek AI ajanınıza bağlayarak başlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümüne, MCP sunucunuzun detaylarını aşağıdaki JSON formatında ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık tüm fonksiyon ve yeteneklere sahip bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir. “honeycomb” adını MCP sunucunuza vermek istediğiniz isimle değiştirin ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’niz ile değiştirin.

Genel Bakış

Roots Desteği: Bahsedilmemiş

Bu iki tablo arasında, Honeycomb MCP entegrasyon yolu ve kullanım durumunu net şekilde sunuyor; ancak MCP protokolüne uygun istem şablonları, kaynaklar ve araçlar için herkese açık belge eksikliği var. Kurumsal iş akışları için kurulum ve kullanım iyi belgelenmiş.

Puan: 5/10 — Kurulum ve kullanım bağlamında sağlam, fakat MCP’ye özgü teknik ayrıntılar açısından eksik.

MCP Puanı