
AgentOps MCP
@smithery/cli
AgentOps MCP服务器提供对复杂AI代理运行的可观测性和追踪数据访问,用于调试和分析AI代理的成功与失败情况。
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npx -y @smithery/cli install @AgentOps-AI/agentops-mcp --client claude

@smithery/cli
AgentOps MCP服务器提供对复杂AI代理运行的可观测性和追踪数据访问,用于调试和分析AI代理的成功与失败情况。
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npx -y @smithery/cli install @AgentOps-AI/agentops-mcp --client claude
SigNoz MCP Server是一款通过AI助手和大型语言模型提供无缝访问SigNoz可观测性数据的协议服务器,支持使用自然语言查询指标、追踪、日志、警报、仪表板和服务。
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docker run -p 8000:8000 \
MCP Hangar是一个用于管理MCP服务器生命周期的控制平面,支持并行工具执行、安全治理和可观测性。
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pip install mcp-hangar
Sentinel是一款透明的MCP侧边车,提供身份、顺序和完整性保证,用于观察和记录LLM客户端与MCP工具之间的交互。
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Coroot MCP是一个模型上下文协议服务器,将Coroot可观测性栈转化为LLM助手可调用的工具集,用于根因分析和事件管理。
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docker run --rm -p 8080:8080 \

@agentlensai/server
AgentLens是一个开源的AI代理可观测性和审计追踪工具,用于捕获LLM调用、工具调用、审批决策和错误,并通过可查询的API和实时Web仪表板呈现。
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npx @agentlensai/server
Uptrace MCP服务器是一个基于Go语言开发的模型上下文协议服务器,用于向AI助手和LLM工具提供Uptrace的可观测性数据。
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3
基于FastAPI构建的企业级Model Context Protocol(MCP)服务器框架,专为快速开发MCP工具、资源和提示词设计,支持异步优先、企业级安全、可观测性和弹性设计。
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python -m venv venv

@modelcontextprotocol/server-filesystem
MCP-pulse是一个用于Model Context Protocol (MCP)服务器的实时监控和可观测性仪表盘,提供AI工作流的全面可视化,包括工具调用、延迟、错误和使用模式的实时追踪。
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npx @modelcontextprotocol/server-filesystem ./projects \
一个基于Cloudflare Workers的自包含AI代理框架,集成了Hono Web框架、OpenTelemetry追踪和本地MCP工具,适用于构建和部署自主执行任务的AI代理。
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1
一款AI驱动的可观测性助手,结合GitHub Copilot LLMs、Dynatrace MCP、dtctl CLI和Dynatrace领域技能,用于智能、证据驱动的Dynatrace环境调查和管理。
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一个生产就绪的MCP架构参考实现,展示如何构建消费和暴露模型上下文协议服务器的AI代理。
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python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
一个用于学习和理解Grafana MCP(模型上下文协议)服务器如何工作的概念验证实现,提供与Grafana集成的监控和可观测性功能。
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一个MCP服务器,使AI助手能够访问您的New Relic可观测性数据,通过自然语言查询指标、调查错误、分析性能并检查警报。
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一个用于NewRelic集成的模型上下文协议(MCP)服务器,使AI代理(如Claude Code)能够查询和分析NewRelic的可观测性数据。
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OBI MCP Server 是一个用于通过AI助手部署、配置和分析OpenTelemetry零代码eBPF仪表化的模型上下文协议服务器,适用于应用可观测性管理。
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