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

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。

複数の環境の場合:

重要:。

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。

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。

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。

• クロードデスクトップ

• クロード・コード

• カーソル

• ウィンドサーフィン

• ガチョウ

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-requests

• honeycomb://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

DBコールの分布（先週）

例外と呼び出し元別の例外数

発達

ライセンス

マサチューセッツ工科大学