Dynatrace MCP服务器 - 管理版

![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) ](https://nodejs.org/) ![TypeScript](https://www.typescriptlang.org/)

针对Cursor IDE的智能Dynatrace管理 - 一个MCP服务器，使您能够直接从开发环境中智能地与您的Dynatrace Managed环境进行交互。

Dynatrace MCP Reference Architecture

什么是Dynatrace MCP服务器？

这个（或那个，具体取决于上下文，但“the”单独使用时通常需要后续名词来明确指代） Dynatrace MCP 服务器 是一个专为（某目的）构建的模型上下文协议（MCP）服务器 Dynatrace Managed（可译为“Dynatrace托管服务”或根据具体语境简化为“Dynatrace管理服务”） 环境。它支持与您的Dynatrace环境进行智能交互，使您能够直接从您的集成开发环境（IDE）中管理问题、监控基础设施并自动化维护操作。

关键用例

智能问题分类处理 - 快速识别、分析和解决Dynatrace问题
环境管理 - 智能监控和管理您的Dynatrace环境
维护运营 - 精确安排和管理维护时段
性能分析 - 查询指标并分析性能数据
基础设施监控 - 监控主机、服务和应用程序
仪表盘管理 - 创建和管理自定义仪表板
活动管理 - 处理和分析Dynatrace事件

先决条件

必需的

Node.js 18.0.0或更高版本
Cursor 集成开发环境 (IDE) 带有MCP支持
Dynatrace Managed（可译为“Dynatrace托管服务”或根据具体语境简化为“Dynatrace托管”） 环境访问
有效的Dynatrace API令牌 具有适当的权限

API令牌权限

您的Dynatrace API令牌需要以下权限：

阅读问题 - 查看并分析问题
书写问题 - 解决问题并添加评论
读取实体 - 访问主机和服务信息
读取指标 - 查询性能指标
阅读事件 - 访问事件数据
编写事件 - 创建自定义事件
读取设置 - 访问配置数据
写入设置 - 修改监控设置

快速入门

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/deepak-101-dev/dynatrace-mcp-managed-version.git
cd ManagedDynatraceMCP

2. 安装依赖项

npm install

3. 配置凭据

cp env.example .env

编辑你的 .env 使用您的 Dynatrace 凭据进行文件操作：

DYNATRACE_API_TOKEN=your_dynatrace_api_token_here
DYNATRACE_ENV_URL=https://your-environment-id.live.dynatrace.com

4. 构建项目

npm run build

5. 在Cursor中配置MCP服务器

复制绝对路径以 index.js 并将其添加到您的光标设置中 mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "DynatraceManagedMCP": {
      "command": "node",
      "args": [
        "\\dist\\index.js"
      ]
    }
  }
}

重要提示： 替换 ` 使用您实际的项目路径到 dist/index.js` 文件。

6. 在Cursor中启用MCP服务器

打开光标设置
导航至MCP设置
启用 DynatraceManagedMCP 服务器
如有需要，请重启光标

7. 开始使用吧！

MCP 服务器现已在 Cursor 中激活。您可以：

请Cursor获取问题： *“给我显示过去一小时的问题”*
请求环境分析： *“获取生产主机的CPU使用率”*
管理维护： *“为服务器更新创建维护时段”*

能力

这个MCP服务器提供 38+款强大工具 跨越7个类别，全部运行中 本地地 在您的机器上。服务器完全在您的开发环境中运行，确保：

零延迟 - 直接与您的Dynatrace环境进行通信
增强安全性 - 数据不会离开您的本地环境
完全控制 - 对您的监控和管理操作拥有完全控制权
实时洞察 - 立即访问您的Dynatrace数据

核心能力

问题管理 - 智能问题分类与解决
维护运营 - 自动维护时段管理
基础设施监控 - 实时主机和服务监控
性能分析 - 高级指标查询与分析
仪表盘管理 - 自定义仪表板的创建与管理
活动管理 - 全面的事件处理与分析
实体发现 - 智能实体管理与过滤

成本

这个MCP服务器完全免费使用！

无MCP服务器成本 - 服务器本身是开源且免费的
没有Dynatrace API费用 所有API调用均使用标准的Dynatrace托管API，不会产生额外费用
无环境影响 - 使用此MCP服务器不会影响您的Dynatrace环境，也不会产生任何额外费用

AI助手赋能

MCP服务器使您的AI助手能够执行复杂操作 没有废话或误导性信息 因为它直接在您的Dynatrace环境上下文中运行：

智能问题管理

自动化分诊 - 人工智能可以自动分析问题的严重程度和影响
根本原因分析 - 深入理解问题之间的关系和依赖性
智能分辨率 - 人工智能可以提出并实施解决方案策略
情境感知评论 - 智能问题记录与沟通

高级监控操作

预测分析 - 人工智能能够识别模式并预测潜在问题
性能优化 - 对系统改进的智能建议
容量规划 - 基于人工智能的资源分配洞察
异常检测 - 高级模式识别，用于检测异常行为

自动化维护

智能调度 - 人工智能可以根据使用模式优化维护时间窗口
风险评估 - 维护影响的智能评估
自动化协调 - 人工智能可以协调复杂的维护操作
影响分析 - 维护效果的实时评估

密钥用途

问题管理

事件响应 - 快速识别和解决问题
根本原因分析 - 深入探究问题的根源及相互关系
自动化分诊 - 智能问题优先级排序与分配
决议追踪 - 全面的问题生命周期管理

基础设施监控

实时健康检查 - 持续监控系统健康状况
性能优化 - 基于AI的性能提升建议
容量管理 - 智能资源分配与规划
异常检测 - 高级模式识别，用于检测异常行为

维护运营

计划维护 - 维护窗口的智能调度
变革管理 - 协调系统更新和修改
风险缓解 - 主动识别潜在问题
自动化协调 - 基于人工智能的维护工作流程管理

特点/特性

38款强大工具，涵盖7大类别：

问题管理（8种工具）

问题发现 - 在您的环境中查找并分析问题
问题详情 - 获取全面的问题信息和根本原因分析
问题解决 - 解决问题并添加上下文评论
评论管理 - 添加、更新和管理问题评论
问题过滤 - 按状态、严重程度和时间范围筛选问题

维护时段（6种工具）

维护调度 - 创建和管理维护窗口
临时标记 - 创建临时标签以进行维护过滤
窗口管理 - 启用/禁用维护窗口
主机与应用程序过滤 - 针对特定主机和应用程序进行定位

主机监控（7种工具）

主机配置 - 获取并更新主机监控设置
监控控制 - 启用/禁用对特定主机的监控
异常检测 - 配置CPU、内存和磁盘阈值
主机发现 - 通过标签、组和Kubernetes集群查找主机

仪表盘管理（5种工具）

仪表板创建 - 创建带有磁贴的自定义仪表板
CPU使用情况仪表板 - 专门的CPU监控仪表板
仪表盘管理 - 列出、更新和管理现有仪表板
磁贴配置 - 配置仪表板磁贴和指标

活动管理（7种工具）

事件发现 - 列出并筛选 Dynatrace 事件
活动详情 - 获取全面的活动信息
自定义事件 - 将自定义事件集成到Dynatrace中
事件属性 - 管理事件属性和类型

指标与分析（2种工具）

指标发现 - 列出可用指标并应用过滤器
指标查询 - 查询时间序列数据以进行分析

实体管理（3种工具）

实体发现 - 通过标签和过滤器查找实体
主机群组管理 - 管理主机组和集群
Kubernetes 集成 - 发现 Kubernetes 实体

设置与配置

环境配置

克隆仓库

   git clone https://github.com/deepak-101-dev/dynatrace-mcp-managed-version.git
   cd ManagedDynatraceMCP

安装依赖项

   npm install

配置环境变量

   cp env.example .env

编辑你的 .env 文件：

   DYNATRACE_API_TOKEN=your_dynatrace_api_token_here
   DYNATRACE_ENV_URL=https://your-environment-id.live.dynatrace.com
   LOG_LEVEL=info
   ENABLE_DEBUG_LOGGING=true

构建项目

   npm run build

配置光标MCP（鼠标指针控制器/位置）

添加到你的光标设置中 mcp.json:

   {
     "mcpServers": {
       "DynatraceManagedMCP": {
         "command": "node",
         "args": [
           "\\dist\\index.js"
         ]
       }
     }
   }

开发环境设置

# Development mode with auto-rebuild
npm run dev

# Build for production
npm run build

# Lint code
npm run lint
npm run lint:fix

# Clean build artifacts
npm run clean

工具和类别

问题管理工具

get_problems - 获取带有过滤选项的问题
get_problem_details - 获取详细的问题信息
close_problem - 附带解决评论关闭问题
get_problem_comments - 获取问题评论
add_problem_comment - 在问题中添加新评论
update_problem_comment - 更新现有评论
delete_problem_comment - 删除有问题的评论
get_problem_comment - 获取具体的评论详情

维护窗口工具

create_maintenance_window - 创建新的维护时段
create_temp_tag - 创建临时标签以进行过滤
list_maintenance_windows - 列出所有维护时段
toggle_maintenance_window - 启用/禁用维护窗口
delete_maintenance_window - 移除维护时段
get_maintenance_window_details - 获取详细的维护窗口信息

主机监控工具

get_host_monitoring_details - 获取主机监控配置
get_host_monitoring_settings - 获取主机级别的监控设置
update_host_monitoring_settings - 更新主机监控配置
enable_host_monitoring - 启用对主机的监控
disable_host_monitoring - 禁用主机监控
get_host_anomaly_thresholds - 获取异常检测阈值
update_host_anomaly_thresholds - 更新异常检测设置

仪表盘管理工具

create_dashboard - 创建空白仪表板
create_dashboard_with_tiles - 创建带有配置面板的仪表板
create_cpu_usage_dashboard - 创建专用的CPU监控仪表板
get_dashboard_details - 获取详细的仪表板信息
list_dashboards - 列出所有可用的仪表板

活动管理工具

get_events - 列出事件并提供筛选选项
get_event_details - 获取详细的活动信息
ingest_custom_event - 创建自定义事件
get_event_properties - 列出可用的事件属性
get_event_property_details - 获取特定事件属性的详细信息
get_event_types - 列出可用的事件类型
get_event_type_details - 获取特定事件类型的信息

度量和分析工具

list_metrics - 列出可用指标并应用过滤条件
query_metric - 查询时间序列数据以进行分析

实体管理工具

get_entities_by_tag - 通过标签查找实体
get_hosts_by_host_group - 按主机组获取主机
get_entities_by_kubernetes_cluster - 通过Kubernetes集群获取实体

示例

问题管理示例

获取并分析问题：

"Show me all open problems from the last 2 hours and analyze their impact"

问题分类处理：

"Get problem P-12345, understand its root cause, and suggest resolution steps"

自动化问题解决：

"Close problem P-12345 with a comment explaining the fix and add it to our knowledge base"

监测与分析示例

获取监控详情并进行更新：

"Get monitoring details for host 'prod-server-01' and update its anomaly detection thresholds"

调试场景：

"Analyze the request flow for the payment service and identify performance bottlenecks"

追踪请求流程：

"Trace the complete request flow for user ID 12345 from login to checkout"

维护操作示例

创建维护窗口：

"Create a maintenance window for database updates from 2 AM to 4 AM UTC for all production hosts"

Kubernetes 集群分析：

"Analyze Kubernetes cluster events for the 'production' cluster and identify any issues"

内存使用相关性：

"Correlate memory usage spikes with application deployments in the last 24 hours"

仪表盘管理示例

仪表盘管理：

"Create a comprehensive dashboard for production monitoring with CPU, memory, and disk usage"

主机监控：

"Set up monitoring for all hosts tagged with 'production' and configure alerting thresholds"

示例提示

多呼叫问题管理

"Get all problems from the last hour, understand their root causes, comment on possible fixes, and triage them by severity. For critical problems, suggest immediate actions."

监控与维护

"Get monitoring details for all production hosts, update their anomaly detection settings, create a maintenance window for next weekend, and set up a dashboard to track the maintenance progress."

调试与分析

"Debug the performance issues in the payment service by tracing request flows, analyzing Kubernetes cluster events, correlating memory usage patterns, and creating a dashboard to monitor the resolution."

全面环境管理

"Analyze the entire production environment: get all problems, understand their impact, update monitoring settings, create maintenance windows, build dashboards, and provide a comprehensive health report."

未来路线图

2.0版本（即将推出）

企业代理支持 - 企业环境下的全面代理配置
基于人工智能的洞察 - 智能问题分析与建议
高级分析 - 增强的指标分析和趋势预测
智能提醒 - 智能警报管理与升级处理
自定义提示 - 为常见操作预设的提示
多集成开发环境（IDE）支持 - 支持Claude及其他集成开发环境（IDE）
多环境 - 支持多个Dynatrace环境
性能优化 - 提升查询性能和缓存能力

附加工具（计划中）

合成监控（或模拟监控） - 管理合成测试
安全管理 - 安全漏洞扫描
合规报告 - 自动合规检查
高级相关性 - 跨服务相关性分析
预测性分析 - 基于机器学习的预测
自动化修复 - 自修复基础设施能力

贡献指南

我们欢迎投稿！请按照以下步骤操作：

开发环境设置

为仓库创建分支（或“克隆仓库”） - 在GitHub上点击“叉”按钮
克隆你的分支 - git clone https://github.com/deepak-101-dev/dynatrace-mcp-managed-version.git
创建特性分支 - git checkout -b feature/amazing-feature
安装依赖项 - npm install
做出你的改变 - 实现你的功能或修复问题
测试您的更改 - 确保一切正常运行
提交更改 - git commit -m 'Add amazing feature'
推送以分叉 - git push origin feature/amazing-feature
创建拉取请求 - 提交一个带有详细描述的拉取请求（PR）

贡献指南

代码质量 - 遵循TypeScript的最佳实践
文档 - 更新README文件和代码注释
测试 - 为新功能添加测试
Linting（代码检查/代码规范检查） - 跑 npm run lint 在提交之前
提交信息（或：提交消息） - 使用清晰、描述性的提交信息
拉取请求（Pull Requests） - 提供详细的变更描述

开发命令

# Install dependencies
npm install

# Development mode
npm run dev

# Build project
npm run build

# Lint code
npm run lint
npm run lint:fix

# Clean build artifacts
npm run clean

许可证

这个项目采用MIT许可证授权 - 详见许可证文件中有详细信息。

支持

如需支持、提问或提出功能请求：

GitHub Issues（GitHub问题） - 打开一个议题/问题对于错误或功能请求
领英 - 与……建立联系迪帕克·辛格以获取专业支持

寻求帮助

文档 - 查看这个README文件和代码注释
问题 - 在创建新问题之前，先搜索已存在的问题
讨论 - 使用GitHub讨论区来提出问题和分享想法
专业支持 - 联系迪帕克·辛格为企业提供支持

Dynatrace MCP Managed Version

快速接入

详细介绍

Dynatrace MCP服务器 - 管理版

什么是Dynatrace MCP服务器？

关键用例

先决条件

必需的

API令牌权限

快速入门

1. 克隆仓库

2. 安装依赖项

3. 配置凭据

4. 构建项目

5. 在Cursor中配置MCP服务器

6. 在Cursor中启用MCP服务器

7. 开始使用吧！

能力

核心能力

成本

AI助手赋能

智能问题管理

高级监控操作

自动化维护

密钥用途

问题管理

基础设施监控

维护运营

特点/特性

38款强大工具，涵盖7大类别：

问题管理（8种工具）

维护时段（6种工具）

主机监控（7种工具）

仪表盘管理（5种工具）

活动管理（7种工具）

指标与分析（2种工具）

实体管理（3种工具）

设置与配置

环境配置

开发环境设置

工具和类别

问题管理工具

维护窗口工具

主机监控工具

仪表盘管理工具

活动管理工具

度量和分析工具

实体管理工具

示例

问题管理示例

监测与分析示例

维护操作示例

仪表盘管理示例

示例提示

多呼叫问题管理

监控与维护

调试与分析

全面环境管理

未来路线图

2.0版本（即将推出）

附加工具（计划中）

贡献指南

开发环境设置

贡献指南

开发命令

许可证

支持

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