Honeycomb MCP是一个用于与Honeycomb可观测性数据交互的服务器,支持LLM直接分析和查询多环境数据集。
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npm install && pnpm run build\"
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阿里云可观测 MCP Server(Go 版)为 AI 模型提供对阿里云日志服务(SLS)和云监控(CMS)的结构化数据访问能力,支持多种传输模式和模块化工具集架构。
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This project demonstrates the integration between LLM clients and MCP (Model Context Protocol) servers using Server-Sent Events (SSE) for real-time communication.
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Honeycomb MCP 服务器是一个用于与 Honeycomb 可观测性数据交互的模型上下文协议服务器,支持跨多个环境查询和分析数据集。
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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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Dynatrace MCP服务器是一个通过自然语言查询和AI分析简化Dynatrace数据访问的工具,适用于需要快速查询和分析Dynatrace数据的团队。
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基于ASP.NET Core和.NET 10实现的MCP服务器,用于从Redis实例进行访问计数,并集成OpenTelemetry和Jaeger进行监控和可观测性。
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Datadog MCP 服务器是一个为 AI 助手提供完整 Datadog 可观测性访问的服务器,支持日志搜索、APM 跟踪过滤、智能采样模式以及日志、跟踪和指标之间的跨关联。
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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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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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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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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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