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hny MCP

MCP Server

Honeycomb MCP 服务器是一个用于与 Honeycomb 可观测性数据交互的模型上下文协议服务器,支持跨多个环境查询和分析数据集。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

43

资源数

0
可观测性TypeScriptClaude数据分析ClaudeCursorWindsurf

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

honeycombio

提供方

honeycombio

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

详细介绍

蜂窝MCP

⚠️ 已弃用:此自托管MCP服务器已弃用。请迁移到托管的蜂窝模型上下文协议(MCP)解决方案,网址为 蜂窝MCP文档.

A. 模型上下文协议 用于与Honeycomb可观测性数据交互的服务器。此服务器使Claude等LLM能够跨多个环境直接分析和查询您的Honeycomb数据集。

Honeycomb MCP Logo

需求

  • Node.js 18+
  • 具有完全权限的蜂窝API密钥:

- 查询访问以进行分析 - SLO和触发器的读取权限 - 数据集操作的环境级访问

蜂窝MCP实际上是蜂窝的一个完整的替代接口,因此您需要API的广泛权限。

仅限蜂窝企业

目前,这仅适用于Honeycomb Enterprise客户。

运作原理

今天,这是一个单服务器进程 你必须在自己的电脑上运行。它没有经过身份验证。所有信息都使用客户端和服务器之间的STDIO。

安装

pnpm install
pnpm run build

构建工件进入 /build 文件夹。

配置

要使用此MCP服务器,您需要通过MCP配置中的环境变量提供Honeycomb API密钥。

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

对于多种环境:

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

重要提示: 这些环境变量 必须 赌注设定在 env MCP配置块。

欧盟配置

欧盟客户还必须设定 HONEYCOMB_API_ENDPOINT 配置,因为MCP默认为非EU实例。

# Optional custom API endpoint (defaults to https://api.honeycomb.io)
HONEYCOMB_API_ENDPOINT=https://api.eu1.honeycomb.io/

缓存配置

MCP服务器为所有非查询Honeycomb API调用实现缓存,以提高性能并减少API的使用。可以使用以下环境变量配置缓存:

# Enable/disable caching (default: true)
HONEYCOMB_CACHE_ENABLED=true

# Default TTL in seconds (default: 300)
HONEYCOMB_CACHE_DEFAULT_TTL=300

# Resource-specific TTL values in seconds (defaults shown)
HONEYCOMB_CACHE_DATASET_TTL=900    # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_COLUMN_TTL=900     # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_BOARD_TTL=900      # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_SLO_TTL=900        # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_TRIGGER_TTL=900    # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_MARKER_TTL=900     # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_RECIPIENT_TTL=900  # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_AUTH_TTL=3600      # 1 hour

# Maximum cache size (items per resource type)
HONEYCOMB_CACHE_MAX_SIZE=1000

客户端兼容性

蜂窝MCP已在以下客户中进行了测试:

它可能会与其他客户合作。

特性

  • 跨多个环境查询Honeycomb数据集
  • 运行分析查询,支持:

- 多种计算类型(COUNT、AVG、P95等) - 故障和过滤器 - 基于时间的分析

  • 监控SLO及其状态(仅限企业)
  • 分析列和数据模式
  • 查看和分析触发器
  • 访问数据集元数据和模式信息
  • 针对所有非查询API调用,使用基于TTL的缓存优化性能

资源

使用以下格式的URI访问Honeycomb数据集: honeycomb://{environment}/{dataset}

例如:

  • honeycomb://production/api-requests
  • honeycomb://staging/backend-services

资源响应包括:

  • 数据集名称
  • 列信息(名称、类型、描述)
  • 架构详细信息

工具

  • list_datasets:列出环境中的所有数据集
  { "environment": "production" }
  • get_columns:获取数据集的列信息
  {
    "environment": "production",
    "dataset": "api-requests"
  }
  • run_query:运行具有丰富选项的分析查询
  {
    "environment": "production",
    "dataset": "api-requests",
    "calculations": [
      { "op": "COUNT" },
      { "op": "P95", "column": "duration_ms" }
    ],
    "breakdowns": ["service.name"],
    "time_range": 3600
  }
  • analyze_columns:通过运行统计查询并返回计算指标来分析数据集中的特定列。
  • list_slos:列出数据集的所有SLO
  {
    "environment": "production",
    "dataset": "api-requests"
  }
  • get_slo:获取详细的SLO信息
  {
    "environment": "production",
    "dataset": "api-requests",
    "sloId": "abc123"
  }
  • list_triggers:列出数据集的所有触发器
  {
    "environment": "production",
    "dataset": "api-requests"
  }
  • get_trigger:获取详细的触发信息
  {
    "environment": "production",
    "dataset": "api-requests",
    "triggerId": "xyz789"
  }
  • get_trace_link:在Honeycomb UI中生成指向特定跟踪的深度链接
  • get_instrumentation_help:提供OpenTetry仪器指南
  {
    "language": "python",
    "filepath": "app/services/payment_processor.py"
  }

Claude查询示例

问克劳德这样的问题:

  • “生产环境中有哪些可用的数据集?”
  • “显示API服务在过去一小时内的P95延迟”
  • “按服务名称细分的错误率是多少?”
  • “是否有任何SLO接近违反预算?”
  • “显示暂存环境中的所有活动触发器”
  • “API生产数据集中有哪些列可用?”

优化工具响应

所有工具响应都经过优化,以减少上下文窗口的使用,同时保留基本信息:

  • 列出数据集:仅返回名称、slug和描述
  • 获取列:返回简化的列信息,重点是名称、类型和描述
  • 运行查询:

- 包括实际结果和必要的元数据 - 添加自动计算的摘要统计信息 - 仅包括热图查询的系列数据 - 省略详细的元数据、链接和执行细节

  • 分析列:

- 返回顶部值、计数和关键统计信息 - 在适当的时候自动计算数字指标

  • SLO信息:简化为关键状态指标和绩效指标
  • 触发信息:重点关注触发状态、条件和通知目标

这种优化确保了响应简洁而完整,允许LLM在上下文限制内处理更多数据。

查询规范 run_query

run_query 该工具支持全面的查询规范:

  • 计算:要执行的操作数组

- 支持的操作:COUNT、CONCURRENCY、COUNT_DISTINCT、HEATMAP、SUM、AVG、MAX、MIN、P001、P01、P05、P10、P25、P50、P75、P90、P95、P99、RATE_AVG、RATE_SUM、RATE_MAX - 像COUNT和CONCURRENCY这样的操作不需要列 - 例子: {"op": "HEATMAP", "column": "duration_ms"}

  • 过滤器:过滤条件数组

- 支持的运算符:=!=,>,>=,\", "value": 100}`

查询示例

以下是一些真实世界的示例查询:

查找缓慢的API调用

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    {"column": "duration_ms", "op": "HEATMAP"},
    {"column": "duration_ms", "op": "MAX"}
  ],
  "filters": [
    {"column": "trace.parent_id", "op": "does-not-exist"}
  ],
  "breakdowns": ["http.target", "name"],
  "orders": [
    {"column": "duration_ms", "op": "MAX", "order": "descending"}
  ]
}

DB呼叫分布(上周)

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    {"column": "duration_ms", "op": "HEATMAP"}
  ],
  "filters": [
    {"column": "db.statement", "op": "exists"}
  ],
  "breakdowns": ["db.statement"],
  "time_range": 604800
}

按异常和呼叫者统计的异常计数

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    {"op": "COUNT"}
  ],
  "filters": [
    {"column": "exception.message", "op": "exists"},
    {"column": "parent_name", "op": "exists"}
  ],
  "breakdowns": ["exception.message", "parent_name"],
  "orders": [
    {"op": "COUNT", "order": "descending"}
  ]
}

发展

pnpm install
pnpm run build

许可证

麻省理工学院

目录标签

目录标签

可观测性TypeScriptClaude数据分析本地部署LLM交互企业级工具API集成

支持客户端

ClaudeCursorWindsurf

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

未说明

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

未说明none部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

仍需确认:installCommand

来源信息

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