Rootly MCP Server
Ein MCP-Server für die Rootly-API , den Sie in Ihre bevorzugten MCP-kompatiblen Editoren wie Cursor, Windsurf und Claude einbinden können. Beheben Sie Produktionsprobleme in weniger als einer Minute, ohne Ihre IDE zu verlassen.
Voraussetzungen
- Python 3.12 oder höher
uv
-Paketmanager- Rootly API-Token
Führen Sie es in Ihrer IDE aus
Installieren Sie es mit unserem PyPi-Paket oder durch Klonen dieses Repo.
Um es in Ihrem bevorzugten MCP-kompatiblen Editor einzurichten (wir haben es mit Cursor und Windsurf getestet), hier ist die Konfiguration:
Wenn Sie allowed_paths
anpassen möchten, um auf weitere Rootly-API-Pfade zuzugreifen, klonen Sie das Paket und verwenden Sie diese Konfiguration.
Merkmale
Dieser Server generiert dynamisch MCP-Ressourcen basierend auf der OpenAPI-Spezifikation (Swagger) von Rootly:
- Dynamisch generierte MCP-Tools basierend auf der OpenAPI-Spezifikation von Rootly
- Standard-Paginierung (10 Elemente) für Vorfallendpunkte, um einen Überlauf des Kontextfensters zu verhindern
- Begrenzt die Anzahl der API-Pfade, die dem KI-Agenten zur Verfügung stehen
Auf die Whitelist gesetzte Endpunkte
Standardmäßig werden dem KI-Agenten die folgenden Rootly-API-Endpunkte zur Verfügung gestellt (siehe allowed_paths
in src/rootly_mcp_server/server.py
):
Wir haben die Anzahl der angezeigten API-Pfade aus zwei Gründen begrenzt:
- Kontextgröße: Da die API von Rootly sehr viele Pfade enthält, können KI-Agenten überfordert sein und einfache Aktionen nicht ordnungsgemäß ausführen.
- Sicherheit: Wenn Sie die Art der Informationen oder Aktionen einschränken möchten, auf die Benutzer über den MCP-Server zugreifen können
Wenn Sie weitere Pfade verfügbar machen möchten, bearbeiten Sie die Variable allowed_paths
in src/rootly_mcp_server/server.py
.
Über die Rootly AI Labs
Dieses Projekt wurde von den Rootly AI Labs entwickelt. Die AI Labs gestalten die Zukunft der Systemzuverlässigkeit und operativen Exzellenz. Wir agieren als Open-Source-Inkubator, tauschen Ideen aus, experimentieren und entwickeln schnell Prototypen. Wir setzen uns dafür ein, dass unsere Forschung der gesamten Community zugutekommt.
Entwickler-Setup und Fehlerbehebung
1. Installieren Sie Abhängigkeiten mit uv
Dieses Projekt verwendet uv
für eine schnelle Abhängigkeitsverwaltung. So installieren Sie alle Abhängigkeiten aus Ihrer pyproject.toml
:
2. Verwenden einer virtuellen Umgebung
Es wird empfohlen, für die Entwicklung eine virtuelle Umgebung zu verwenden:
3. Ausführen des Testclients
So führen Sie den Testclient aus und überprüfen Ihr Setup:
5. Allgemeine Tipps
- Aktivieren Sie Ihre virtuelle Umgebung immer, bevor Sie Skripts ausführen.
- Wenn Sie neue Abhängigkeiten hinzufügen, verwenden Sie
uv pip install <package>
um Ihre Umgebung auf dem neuesten Stand zu halten. - Wenn Probleme auftreten, überprüfen Sie Ihre Python-Version und stellen Sie sicher, dass sie den Projektanforderungen entspricht.
6. Verbindung zu unserem MCP-Server
Sie können Ihren Client so konfigurieren, dass er eine direkte Verbindung zu unserem gehosteten MCP-Server herstellt:
This server cannot be installed
remote-capable server
The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.
Verwalten Sie Vorfälle von Ihrer IDE aus. Ein MCP-Server ermöglicht das Abrufen von Vorfällen und den zugehörigen Metadaten mithilfe der Rootly-API.
- Voraussetzungen
- Führen Sie es in Ihrer IDE aus
- Merkmale
- Über die Rootly AI Labs
- Entwickler-Setup und Fehlerbehebung
Related Resources
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