Techtitan91 MCP

MCP服务器用于LLM代理集成服务

设计用于向大型语言模型（LLM）公开PagerDuty API功能的服务器。此服务器旨在用于程序化使用，具有结构化输入和输出功能。

概述

这 MCP服务器用于LLM代理集成服务 提供了一组用于与PagerDuty API交互的工具。这些实用程序是专门为LLM设计的，用于在PagerDuty资源（如事件、服务、团队和用户）上执行各种操作。

安装

来自PyPI

pip install mcp-server-for-llm-agent-integration-service

源代码

# Clone the repository
git clone https://github.com/techtitan91/MCP-Server-For-LLM-Agent-Integration-Service
cd MCP-Server-For-LLM-Agent-Integration-Service

# Install dependencies
brew install uv
uv sync

系统要求

• Python 3.13或更高版本
• PagerDuty API密钥

配置

这 MCP服务器用于LLM代理集成服务 需要在环境变量中定义PagerDuty API密钥：

PAGERDUTY_API_KEY=your_api_key_here

使用说明

作为鹅的延伸

{
  "type": "stdio",
  "enabled": true,
  "args": ["run", "python", "-m", "pagerduty_mcp_server"],
  "commandInput": "uv run python -m pagerduty_mcp_server",
  "timeout": 300,
  "id": "mcp-server-for-llm-agent-integration-service",
  "name": "MCP Server For LLM Agent Integration Service",
  "description": "Server for PagerDuty API integration with LLMs",
  "env_keys": ["PAGERDUTY_API_KEY"],
  "cmd": "uv"
}

作为独立服务器

uv run python -m pagerduty_mcp_server

响应结构

所有API回复均遵循统一格式：

{
  "metadata": {
    "count": int,  // Number of items in the result
    "description": ""  // A brief summary of the results
  },
  "resource_type": [ // Always pluralized for consistency, even if only one result is returned
    {

    },
  ],
  "error": {  // Present only if an error occurred
    "message": "",  // Human-readable error explanation
    "code": ""  // Machine-readable error identifier
  }
}

错误管理

当发生错误时，响应将包含一个错误对象和后续结构：

{
  "metadata": {
    "count": 0,
    "description": "An error occurred while processing the request"
  },
  "error": {
    "message": "Invalid user ID was provided",
    "code": "INVALID_USER_ID"
  }
}

常见的错误情况包括：

• 无效的资源标识符（例如，user_id、team_id、service_id）
• 缺少必需参数
• 参数值无效
• API请求失败
• 响应处理过程中出错

参数验证

• 所有ID参数都必须是有效的PagerDuty资源标识符。
• 日期参数必须是有效的ISO8601时间戳。
• 列出参数（例如。， statuses, team_ids)必须包含有效值。
• 列表参数中的无效值将被忽略。
• 所需参数不能为 None 或空字符串。
• 对于 statuses 在……里面 list_incidents，仅 triggered, acknowledged，以及 resolved 是可接受的值。
• 对于 urgency 在事故中，仅 high 和 low 是可接受的值。
• 这 limit 参数可用于限制列表操作返回的结果数量。

速率限制和分页

• 服务器遵守PagerDuty的API速率限制。
• 服务器会自动为您管理分页。
• 这 limit 参数可用于控制列表操作返回的结果数量。
• 如果没有指定限制，服务器将返回最多 {pagerduty_mcp_server.utils.RESPONSE_LIMIT} 默认结果。

示例用法（Python）

from pagerduty_mcp_server import incidents
from pagerduty_mcp_server.utils import RESPONSE_LIMIT

# List all incidents (including resolved ones) for the current user's teams
incidents_list = incidents.list_incidents()

# List only active incidents
active_incidents = incidents.list_incidents(statuses=['triggered', 'acknowledged'])

# List incidents for specific services
service_incidents = incidents.list_incidents(service_ids=['SERVICE-1', 'SERVICE-2'])

# List incidents for specific teams
team_incidents = incidents.list_incidents(team_ids=['TEAM-1', 'TEAM-2'])

# List incidents within a specified date range
date_range_incidents = incidents.list_incidents(
    since='2024-03-01T00:00:00Z',
    until='2024-03-14T23:59:59Z'
)

# List incidents with a custom limit on the number of results
limited_incidents = incidents.list_incidents(limit=10)

# List incidents with the default response limit
default_limit_incidents = incidents.list_incidents(limit=RESPONSE_LIMIT)

用户上下文过滤

许多功能接受 current_user_context 参数（默认为 True)，它根据此上下文自动过滤结果。当 current_user_context 是 True，某些过滤器参数不能使用，因为它们会与此自动过滤冲突：

• 对于所有资源类别：

- user_ids 不能在以下情况下使用 current_user_context=True.

• 对于事件：

- team_ids 和 service_ids 不能在以下情况下使用 current_user_context=True.

• 关于服务：

- team_ids 不能在以下情况下使用 current_user_context=True.

• 对于升级策略：

- team_ids 不能在以下情况下使用 current_user_context=True.

• 随叫随到：

- user_ids 不能在以下情况下使用 current_user_context=True. - schedule_ids 仍然可以用于按特定时间表进行过滤。 - 查询将显示与当前用户团队相关的所有升级策略的呼叫。 - 这有助于回答诸如“我的团队目前有谁在待命？”之类的问题 - 当前用户的ID不会作为过滤器应用，因此您将观察所有随叫随到的团队成员。

发展

执行测试

请注意，大多数测试都需要与PagerDuty API进行实时连接，因此您需要设置 PAGERDUTY_API_KEY 在运行完整的测试套件之前，请先在您的环境中进行测试。

uv run pytest

只运行单元测试（即不需要 PAGERDUTY_API_KEY 待设置）：

uv run pytest -m unit

要仅运行集成测试，请执行以下操作：

uv run pytest -m integration

要仅运行解析器测试，请执行以下操作：

uv run pytest -m parsers

仅运行与特定子模块相关的测试：

uv run pytest -m 

使用MCP检查器调试服务器

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python -m pagerduty_mcp_server

贡献

发布过程

该项目坚持 常规承诺 自动发布。提交消息指示版本增量：

• feat: → 次要版本（例如1.0.0→ 1.1.0)
• fix: → 补丁版本（例如1.0.0→ 1.0.1)
• BREAKING CHANGE: → 主要版本（例如1.0.0→ 2.0.0)

这 CHANGELOG.md，GitHub版本和PyPI包会自动更新。

文档链接

工具文档 -有关可用工具的详细信息，包括参数、返回类型和示例查询。

编码约定

• 所有API响应都遵循标准格式，包括元数据、资源列表和可选的错误对象。
• 响应中的资源名称始终采用复数形式，以保持一致性。
• 所有返回单个项的函数仍然会生成一个包含一个元素的列表。
• 错误响应包括人类可读的消息和机器可读的代码。
• 所有时间戳均采用ISO8601格式。
• 测试用pytest标记来指示它们的类型（单元/集成）、它们所属的资源（事件、团队等）以及它们是否测试解析功能（使用“解析器”标记）。