ハニカムMCP
Honeycombの可観測性データとやり取りするためのモデルコンテキストプロトコルサーバー。このサーバーにより、ClaudeのようなLLMは、複数の環境にまたがるHoneycombデータセットを直接分析およびクエリできるようになります。
要件
- Node.js 18歳以上
- 完全な権限を持つ Honeycomb API キー:
- 分析のためのクエリアクセス
- SLO とトリガーの読み取りアクセス
- データセット操作の環境レベルのアクセス
Honeycomb MCP は実質的に Honeycomb の完全な代替インターフェースであるため、API に対する広範な権限が必要です。
ハニカムエンタープライズのみ
現在、これは Honeycomb Enterprise の顧客のみが利用できます。
仕組み
現在、これは単一のサーバープロセスであり**、ご自身のコンピュータ上で実行する必要があります**。認証は不要です。クライアントとサーバー間のすべての情報はSTDIOを介して送信されます。
インストール
pnpm install
pnpm run build
ビルド成果物は/buildフォルダーに保存されます。
構成
この MCP サーバーを使用するには、MCP 構成の環境変数を介して Honeycomb API キーを提供する必要があります。
{
"mcpServers": {
"honeycomb": {
"command": "node",
"args": [
"/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
],
"env": {
"HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
}
}
}
}
複数の環境の場合:
{
"mcpServers": {
"honeycomb": {
"command": "node",
"args": [
"/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
],
"env": {
"HONEYCOMB_ENV_PROD_API_KEY": "your_prod_api_key",
"HONEYCOMB_ENV_STAGING_API_KEY": "your_staging_api_key"
}
}
}
}
重要:これらの環境変数は、MCP 構成のenvブロックで設定する必要があります。
EU構成
MCP はデフォルトで非 EU インスタンスに設定されるため、EU のお客様はHONEYCOMB_API_ENDPOINT構成も設定する必要があります。
# Optional custom API endpoint (defaults to https://api.honeycomb.io)
HONEYCOMB_API_ENDPOINT=https://api.eu1.honeycomb.io/
キャッシュ構成
MCPサーバーは、パフォーマンスの向上とAPI使用量の削減のため、クエリ以外のすべてのHoneycomb API呼び出しにキャッシュを実装しています。キャッシュは以下の環境変数で設定できます。
# Enable/disable caching (default: true)
HONEYCOMB_CACHE_ENABLED=true
# Default TTL in seconds (default: 300)
HONEYCOMB_CACHE_DEFAULT_TTL=300
# Resource-specific TTL values in seconds (defaults shown)
HONEYCOMB_CACHE_DATASET_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_COLUMN_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_BOARD_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_SLO_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_TRIGGER_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_MARKER_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_RECIPIENT_TTL=900 # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_AUTH_TTL=3600 # 1 hour
# Maximum cache size (items per resource type)
HONEYCOMB_CACHE_MAX_SIZE=1000
クライアントの互換性
Honeycomb MCP は次のクライアントでテストされています。
他のクライアントでも動作する可能性が高いです。
特徴
- 複数の環境にまたがる Honeycomb データセットのクエリ
- 以下をサポートする分析クエリを実行します。
- 複数の計算タイプ（COUNT、AVG、P95など）
- 内訳とフィルター
- 時間ベースの分析
- SLO とそのステータスを監視する (エンタープライズのみ)
- 列とデータパターンを分析する
- トリガーの表示と分析
- データセットのメタデータとスキーマ情報にアクセスする
- すべての非クエリ API 呼び出しに対して TTL ベースのキャッシュによるパフォーマンスの最適化
リソース
Honeycomb データセットには、次の形式の URI を使用してアクセスします: honeycomb://{environment}/{dataset}
例えば：
honeycomb://production/api-requestshoneycomb://staging/backend-services
リソース応答には次のものが含まれます。
- データセット名
- 列情報（名前、タイプ、説明）
- スキーマの詳細
ツール
list_datasets : 環境内のすべてのデータセットを一覧表示する{ "environment": "production" }
get_columns : データセットの列情報を取得する{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests"
}
run_query : 豊富なオプションを備えた分析クエリを実行する{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests",
"calculations": [
{ "op": "COUNT" },
{ "op": "P95", "column": "duration_ms" }
],
"breakdowns": ["service.name"],
"time_range": 3600
}
analyze_columns : 統計クエリを実行し、計算されたメトリックを返すことで、データセット内の特定の列を分析します。list_slos : データセットのすべての SLO をリストします。{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests"
}
get_slo : 詳細なSLO情報を取得する{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests",
"sloId": "abc123"
}
list_triggers : データセットのすべてのトリガーを一覧表示する{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests"
}
get_trigger : 詳細なトリガー情報を取得する{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests",
"triggerId": "xyz789"
}
get_trace_link : Honeycomb UI 内の特定のトレースへのディープリンクを生成します。get_instrumentation_help : OpenTelemetry計測のガイダンスを提供します{
"language": "python",
"filepath": "app/services/payment_processor.py"
}
クロードとのクエリ例
クロードに次のような質問をしてください:
- 「本番環境で利用できるデータセットは何ですか？」
- 「過去 1 時間の API サービスの P95 レイテンシを表示してください」
- 「サービス名別のエラー率はどれくらいですか？」
- 「予算を超過しそうな SLO はありますか?」
- 「ステージング環境内のすべてのアクティブなトリガーを表示する」
- 「本番環境の API データセットではどのような列が利用できますか？」
最適化されたツール応答
すべてのツール応答は、重要な情報を維持しながらコンテキスト ウィンドウの使用を減らすように最適化されています。
- データセットの一覧: 名前、スラッグ、説明のみを返します
- 列を取得: 名前、タイプ、説明に焦点を当てた合理化された列情報を返します
- クエリを実行:
- 実際の結果と必要なメタデータが含まれています
- 自動的に計算された要約統計を追加します
- ヒートマップクエリのシリーズデータのみが含まれます
- 詳細なメタデータ、リンク、実行の詳細を省略します
- 分析列:
- 上位の値、カウント、主要な統計を返します
- 適切な場合に数値メトリックを自動的に計算します
- SLO情報: 主要なステータス指標とパフォーマンス指標に合理化されています
- トリガー情報: トリガーの状態、条件、通知対象に焦点を当てています
この最適化により、応答は簡潔でありながら完全となり、LLM はコンテキスト制限内でより多くのデータを処理できるようになります。
run_queryのクエリ仕様
run_queryツールは包括的なクエリ仕様をサポートします。
- 計算: 実行する演算の配列
- サポートされている演算: COUNT、CONCURRENCY、COUNT_DISTINCT、HEATMAP、SUM、AVG、MAX、MIN、P001、P01、P05、P10、P25、P50、P75、P90、P95、P99、P999、RATE_AVG、RATE_SUM、RATE_MAX
- COUNTやCONCURRENCYなどの一部の操作では列は必要ありません
- 例:
{"op": "HEATMAP", "column": "duration_ms"}
- フィルター: フィルター条件の配列
- サポートされている演算子: =、!=、>、>=、<、<=、starts-with、does-not-start-with、exists、does-not-exist、contains、does-not-contain、in、not-in
- 例:
{"column": "error", "op": "=", "value": true}
- filter_combination : 「AND」または「OR」（デフォルトは「AND」）
- 内訳: 結果をグループ化する列の配列
- 例:
["service.name", "http.status_code"]
- 順序: 結果の並べ替え方法を指定する配列
- 内訳または計算から列を参照する必要があります
- HEATMAP操作は注文では使用できません
- 例:
{"op": "COUNT", "order": "descending"}
- time_range : 相対的な時間範囲（秒単位）（例：過去1時間の場合は3600）
- start_time または end_time のいずれかと組み合わせることができますが、両方と組み合わせることはできません。
- start_timeとend_time : 絶対時間範囲の UNIX タイムスタンプ
- 有: 計算値に基づいて結果をフィルタリングする
- 例:
{"calculate_op": "COUNT", "op": ">", "value": 100}
クエリの例
実際のクエリの例を次に示します。
遅いAPI呼び出しを見つける
{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests",
"calculations": [
{"column": "duration_ms", "op": "HEATMAP"},
{"column": "duration_ms", "op": "MAX"}
],
"filters": [
{"column": "trace.parent_id", "op": "does-not-exist"}
],
"breakdowns": ["http.target", "name"],
"orders": [
{"column": "duration_ms", "op": "MAX", "order": "descending"}
]
}
DBコールの分布（先週）
{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests",
"calculations": [
{"column": "duration_ms", "op": "HEATMAP"}
],
"filters": [
{"column": "db.statement", "op": "exists"}
],
"breakdowns": ["db.statement"],
"time_range": 604800
}
例外と呼び出し元別の例外数
{
"environment": "production",
"dataset": "api-requests",
"calculations": [
{"op": "COUNT"}
],
"filters": [
{"column": "exception.message", "op": "exists"},
{"column": "parent_name", "op": "exists"}
],
"breakdowns": ["exception.message", "parent_name"],
"orders": [
{"op": "COUNT", "order": "descending"}
]
}
発達
pnpm install
pnpm run build
ライセンス
マサチューセッツ工科大学