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MCP Server · 运维云端

Pranavj17 (7cc497)

一个基于模型上下文协议(MCP)的AI日志分析服务器,支持自然语言查询生产日志,优化分布式系统调试。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 0
分布式系统性能优化自然语言处理

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
Pranavj17
提供方
Pranavj17

工具数量

0

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Pranavj17 (7cc497) 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过传输方式未标注接入,客户端适配情况以官方文档为准,没有现成的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

未说明

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

你好,我是普拉纳夫·贾格迪什👋

🚀 关于我

高级软件工程师 Scribbox 拥有5年以上构建分布式系统和解决跨栈复杂问题的经验。对…充满热情 灵药, 分布式系统,以及 开源贡献.

🏆 近期成就

💼 我的工作

  • 🏗️ 分布式系统:在Elixir/OTP中构建容错微服务,处理10000多个并发用户
  • ⚡ 演出:优化系统以减少60%的延迟并将吞吐量提高3倍
  • 🤖 人工智能集成:创建用于人工智能调试和日志分析的MCP服务器
  • 🔧 开发运维:使用CI/CD实现部署自动化,实现零停机发布
  • 📊 数据库:PostgreSQL优化、三元组搜索和性能调优

🛠️ 技术栈

语言

框架和工具

专业

  • OTP和监督树:构建容错分布式系统
  • 凤凰城LiveView:使用RBAC的实时管理工具
  • PostgreSQL:三角图搜索、查询优化、索引策略
  • 模型上下文协议:AI集成和调试工具
  • CI/CD:GitHub操作、自动化部署、零停机发布

🌟 精选项目

🔥 MCP生态系统

mcp服务器灰色日志 ⭐

官方Anthropic MCP服务器

使用自然语言查询生产日志。分析错误模式,跨分布式系统关联事件,更快地调试生产问题。

科技:TypeScript、Graylog API、MCP协议

内存MCP服务器

生产就绪内存存储(Scribbox内部)

PostgreSQL支持的MCP服务器,具有三元组相似性搜索、工作流编排和自动票分类功能(准确率超过94%)。增强人工智能调试能力的内部工具。

科技:Elixir、PostgreSQL、Ecto、MCP协议

🔧 开放源代码库

表单生成器DSL

在Elixir中定义结构化、动态表单的干净、最小的DSL,并进行编译时验证。

科技:Elixir,宏编程

自动化部署管道

用于Elixir伞形应用程序的CI/CD管道,具有零停机部署和回滚功能。

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📈 GitHub统计数据

💡 是什么驱使我

  • 🌍 开源:为支持人工智能开发工具的项目做出贡献
  • 🏗️ 分布式系统:构建有弹性、可扩展的系统,以应对现实世界的复杂性
  • 📚 知识共享撰写技术文档并指导初级开发人员
  • 🔬 问题解决:解决性能瓶颈和生产调试挑战

📫 让我们连接!

______________________________________________________________________

*“为复杂问题设计优雅的解决方案,一次一个承诺。”*

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

AI日志分析本地部署分布式系统自然语言处理性能优化开源贡献

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Pranavj17 (7cc497) 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

Pranavj17 (7cc497) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Pranavj17 (7cc497) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Pranavj17 (7cc497) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Pranavj17 (7cc497) 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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