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Observal (Blaze Up AI) logo
AI代理未说明官方级别未说明来源级核验

Observal (Blaze Up AI)

MCP Server

Observal是一个自托管的AI代理注册表,具有内置的可观察性功能,允许用户发现、分享和监控AI编码代理。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

1,110

资源数

0
AI代理代码生成PythonClaude机器学习Claude

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

BlazeUp-AI

提供方

BlazeUp-AI

最后核验

2026/5/17 20:19

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

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发现、共享和监控内置完全可观察性的AI编码代理。

如果你觉得Observal有用,请考虑给它一颗星。它帮助其他人发现项目并保持开发。

______________________________________________________________________

Observal是一个 具有内置可观察性的自托管AI代理注册表。想想Docker Hub,但适用于AI编码代理。

浏览他人创建的代理,发布自己的代理,并提取完整的代理配置——所有这些配置都以可移植的YAML格式定义,模板输出到 克劳德代码, Kiro命令行界面, 光标, Gemini CLI以及更多。每个代理都将其MCP服务器、技能、钩子、提示和沙盒捆绑到一个可安装的包中。一个安装命令,零手动配置。

每次交互都会生成流入遥测管道的跟踪、跨度和会话。内置的eval引擎对代理会话进行评分,以便您可以衡量性能,并随着时间的推移使您的代理变得更好。

代理注册表

Agent Registry

浏览、搜索和安装已发布的代理

仪表板

Dashboard

代理得分、最近会话、热门下载

跟踪详细信息

Trace Detail

每次工具调用:模型、令牌计数、16圈

洞察报告

Insights

人工智能生成的代理使用模式分析

错误日志

Errors

钻取会话时出现的分类错误

审核队列

Review

管理员批准/拒绝提交的工作流

文档

完整文档在线 Docs.observation al.io

从这里开始转到
5分钟安装和首次跟踪快速入门
了解数据模型核心概念
对现有的MCP服务器进行检测观察MCP流量
在您的基础设施上运行Observal自我寄宿
查找CLI命令CLI参考
报告带有诊断的错误报告问题

更改日志.md 查看最新更新。

快速开始

单线安装(推荐)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/BlazeUp-AI/Observal/main/install-server.sh | bash

下载一个轻量级的配置包,运行一个有指导的设置,从GHCR中提取预构建的Docker镜像,并启动整个堆栈。不需要回购克隆。

来源

git clone https://github.com/BlazeUp-AI/Observal.git && cd Observal
cp .env.example .env
make up

连接IDE

uv tool install observal-cli
observal auth login

这将在IDE中安装钩子(Claude Code、Kiro等)以自动捕获跟踪。

设置.md 查看完整的设置指南。

支持的IDE

IDE支持
Claude Code完整-技能、钩子、MCP、规则、OTLP遥测
Kiro CLI完整版——超能力、挂钩、MCP、转向文件、OTLP遥测
Gemini CLI已测试--挂钩、MCP、规则、OTLP遥测
光标已测试--MCP+垫片遥测,规则
VS代码有限--MCP+垫片遥测,规则
副驾驶CLI有限--挂钩、MCP+垫片遥测、规则
Codex CLI有限-规则
OpenCode有限——JS插件挂钩、MCP+垫片遥测、规则

兼容性矩阵和每个IDE设置: 集成.

技术栈

组件技术
前端Next.js 16、React 19、顺风CSS 4、shadcn/ui、Recharts
后端Python 3.11+、FastAPI、草莓GraphQL、Uvicorn
数据库PostgreSQL 16(注册表),ClickHouse(遥测)
队列Redis+arq
CLIPython、Typer、Rich
Eval引擎AWS Bedrock/OpenAI兼容LLM
遥测开放遥测采集器
部署Docker Compose(10项服务)

贡献

贡献.md.简短版本:

  1. 分叉和克隆
  2. make hooks 安装预提交挂钩
  3. 创建要素分支
  4. make lintmake test
  5. 打开PR

代理商.md 用于内部代码库上下文。

运行测试

make test      # quick
make test-v    # verbose

所有测试都模拟外部服务。不需要Docker。

社区

有问题、想法或想分享你所创造的东西吗?前往 请使用讨论来回答问题;已确认的错误和具体功能请求的未解决问题。

加入 观测不一致 直接与维护人员和其他社区成员聊天。

报告问题

提交错误报告时,请附上支持包,以便维护人员快速诊断问题:

observal support bundle

这产生了一个 .tar.gz 包含版本信息、净化配置、健康探测、聚合表计数和可选系统指标的存档。所有值都经过一个编校层——不包括客户数据、行内容或凭据。共享前查看捆绑包:

observal support inspect observal-support-*.tar.gz

安全

要报告漏洞,请使用 或电子邮件contact@blazeup.app. 不要公开问题。安全.md.

明星历史

许可证

GNU Affero通用公共许可证v3.0(AGPL-3.0)。看 许可证.

目录标签

目录标签

AI代理代码生成PythonClaude机器学习本地部署可观察性自托管

支持客户端

Claude

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)

session

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session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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