该服务器作为 Instana 可观测性平台与开发工作流之间的桥梁,提供实时数据访问和结构化响应。
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pip install mcp-instana
该服务器作为 Instana 可观测性平台与开发工作流之间的桥梁,提供实时数据访问和结构化响应。
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基于Go-Kratos框架和MCP协议的模块化推荐服务,支持召回、排序、过滤等模块化流程,具有多协议支持和可观测性。
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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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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
提供全面的MCP服务器开发资源,包括规范文档、多语言参考实现、SDK工具、CI/CD流水线、部署方案及安全实践。
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Datadog MCP服务器提供全面的监控、指标、日志、仪表盘和可观测性功能,适用于多种技术场景。
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npx --yes @kud/mcp-datadog@latest

@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 \
一个可插拔、可观测的模块化RAG(检索增强生成)服务框架,通过MCP(Model Context Protocol)对外暴露工具接口,支持Copilot、Claude等AI助手直接调用知识库检索与问答。
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基于OpenTelemetry和Honeycomb MCP服务器构建的AI驱动的分布式系统可观测性平台,用于实时监控、调试和优化性能问题。
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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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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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Doc2MCP是一个将文档转化为AI可搜索知识的平台,适用于GitHub Copilot和Claude等AI助手,通过Gemini AI提供智能搜索和溯源功能,并结合Phoenix实现全链路可观测性。
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Dragonfly MCP Server是一个简单且强大的模型上下文协议服务器,提供59种即用工具,支持统一的JSON调用、轻量级Web UI和内置的可观测性功能,适用于多种技术场景。
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pip install -e .
MCP Context Forge Masterclass 是一个用于构建受治理、生产级AI代理的完整工作坊,通过Model Context Protocol (MCP) Gateway实现工具注册、发现、护栏、可观测性和治理。
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python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
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
一个智能的模型-上下文-协议(MCP)服务器,作为SigNoz可观测性平台API的自然语言客户端,将人类语言查询转换为有效的SigNoz API查询。
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一个AI驱动的Kubernetes和可观测性系统助手,提供与基础设施和监控工具的自然语言交互。
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一个全面的模型上下文协议(MCP)服务器,用于可观测性和基础设施管理,支持多种系统集成和实时数据处理。
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一个MCP(模型上下文协议)服务器,使AI助手能够查询和探索您的OpenObserve可观测性数据,提供对日志、指标和跟踪的只读访问,帮助分析和排查系统问题。
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AgentFabric是一个模块化的云原生框架,用于构建与领域服务交互、运行于Kubernetes并通过OPA/Rego策略管理的代理应用,支持OpenTelemetry可观测性和服务网格集成。
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