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Glama

honeycomb-mcp-server

MIT License
108
1
  • Linux
  • Apple

ハニカムMCPサーバー

日本語で読む

概要

このサーバーは、モデル コンテキスト プロトコル (MCP)を使用して、Claude AI がHoneycomb APIと対話できるようにするインターフェイスです。

この MCP サーバーを使用すると、Claude AI は Honeycomb データセット、クエリ、イベント、ボード、マーカー、SLO、トリガーの取得、作成、更新などの操作を実行できます。

リポジトリについて

このリポジトリは、Honeycomb MCPサーバーのスタンドアロン実装を提供します。Claude AIとHoneycombを統合することで、可観測性と監視ワークフローを効率化します。

設定

前提条件

  • Node.js 18以上
  • ハニカムAPIキー

インストール

# Install globally npm install -g @kajirita2002/honeycomb-mcp-server # Or use directly with npx npx @kajirita2002/honeycomb-mcp-server

環境変数の設定

# Set environment variables export HONEYCOMB_API_KEY="your_honeycomb_api_key"

MCP構成例

この MCP サーバーを使用している場合は、 mcp_config.jsonファイルに次の構成を追加します。

"honeycomb": { "command": "npx", "args": ["-y", "@kajirita2002/honeycomb-mcp-server"], "env": { "HONEYCOMB_API_KEY": "your_honeycomb_api_key" } }

サーバーの起動

# Start the server npm start

利用可能なツール

この MCP サーバーは次のツールを提供します。

認証

  1. honeycomb_auth
    • Honeycomb APIで認証する
    • 入力:
      • apiKey (文字列、オプション): Honeycomb API キー (指定されていない場合は環境変数を使用)
データセット管理
  1. honeycomb_datasets_list
    • 利用可能なすべてのデータセットを一覧表示します
    • 入力パラメータは不要
  2. honeycomb_dataset_get
    • 特定のデータセットに関する情報を取得します
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
  3. honeycomb_datasets_create
    • 新しいデータセットを作成する
    • 入力:
      • name (文字列、必須): データセットの名前
      • description (文字列、オプション): データセットの説明
列管理
  1. honeycomb_columns_list
    • データセット内のすべての列を一覧表示します
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
クエリ管理
  1. honeycomb_query_create
    • データセットの新しいクエリを作成する
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
      • query (オブジェクト、必須): クエリ構成
  2. honeycomb_query_result_create
    • クエリを実行し、結果を返します
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
      • query (オブジェクト、必須): クエリ構成
イベント管理
  1. honeycomb_event_create
    • データセットに新しいイベントを作成します
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
      • data (オブジェクト、必須): イベントデータ
取締役会運営
  1. honeycomb_boards_list
    • すべてのボードを一覧表示します
    • 入力パラメータは不要
  2. honeycomb_board_get
    • 特定のボードに関する情報を取得します
    • 入力:
      • boardId (文字列、必須): ボードのID
  3. honeycomb_board_create
    • 新しいボードを作成します
    • 入力:
      • name (文字列、必須): ボードの名前
      • description (文字列、オプション): ボードの説明
      • query_ids (文字列の配列、オプション): ボードに含めるクエリID
  4. honeycomb_board_update
    • 既存のボードを更新する
    • 入力:
      • boardId (文字列、必須): 更新するボードのID
      • name (文字列、オプション): ボードの新しい名前
      • description (文字列、オプション):ボードの新しい説明
      • query_ids (文字列の配列、オプション): ボードに含める新しいクエリID
マーカー管理
  1. honeycomb_markers_list
    • データセットのすべてのマーカーを一覧表示します
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
  2. honeycomb_marker_create
    • 新しいマーカーを作成します
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
      • message (文字列、必須): マーカーのメッセージ
      • type (文字列、必須): マーカーの種類
      • start_time (文字列、必須): マーカーの開始時刻
      • end_time (文字列、オプション): マーカーの終了時刻
      • url (文字列、オプション): マーカーに関連付けられたURL
    • 入力:
      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ
      • markerId (文字列、必須): 削除するマーカーのID

使用例

以下は、Claude がこの MCP サーバーを使用して新しい Honeycomb データセットを作成し、イベントを追加する例です。

[Claude] Please create a new dataset in Honeycomb called "Application Monitoring" with a description "Monitoring for our production application". [User] I'll help you create a new dataset in Honeycomb. [Claude] I'll create a new dataset for you in Honeycomb. I'll use the honeycomb_datasets_create tool: Input: { "name": "Application Monitoring", "description": "Monitoring for our production application" } The dataset has been created successfully! [Claude] Now, let me add an event to this dataset. I'll create an event with some sample metrics. I'll use the honeycomb_event_create tool: Input: { "datasetSlug": "application-monitoring", "data": { "service": "api-gateway", "duration_ms": 45.2, "status_code": 200, "endpoint": "/users", "method": "GET" } } Event created successfully! You can now see this event in the Honeycomb UI under the Application Monitoring dataset. [Claude] I can also create a query to analyze this data. Let me create a query that shows the average duration by endpoint. I'll use the honeycomb_query_create tool: Input: { "datasetSlug": "application-monitoring", "query": { "calculations": [ { "op": "AVG", "column": "duration_ms" } ], "breakdowns": ["endpoint"], "time_range": 3600 } }

一般的な統合パターン

  1. 可観測性自動化
    [User] Claude, please help me set up a new SLO for API response times. [Claude] I can help with that. Let me create an SLO to track API response times. I'll use honeycomb_slo_create with these parameters: { "datasetSlug": "production-api", "name": "API Response Time SLO", "description": "Tracks response time for critical API endpoints", "sli": { "alias": "Response Time < 300ms", "conditions": { "column": "duration_ms", "operator": "<", "value": 300 } }, "time_period_days": 30, "target_per_million": 995000 }
  2. 事件調査
    [User] We're seeing elevated error rates in production. Can you help investigate? [Claude] I'll help investigate the elevated error rates. Let me query the recent error data. First, I'll use honeycomb_query_result_create: { "datasetSlug": "production", "query": { "calculations": [ { "op": "COUNT" } ], "filters": [ { "column": "status_code", "operator": ">=", "value": 500 } ], "breakdowns": ["service", "endpoint"], "time_range": 3600, "granularity": 60 } }

「本番アプリケーションの監視」という説明でデータセット「アプリケーション監視」を作成しています...

[Claudeはhoneycomb_datasets_createを使用しています]

データセットが正常に作成されました。これでイベントを追加できます。

テストのためにデータセットにサンプル イベントを作成しますか?

[ユーザー] はい、サンプルイベントを追加してください。

[クロード] 「アプリケーション監視」データセットにサンプル イベントを追加します。

[Claudeはhoneycomb_event_createを使用しています]

成功しました!以下のデータを含むサンプルイベントを「アプリケーション監視」データセットに追加しました: { "service": "api-server", "message": "User login successful", "duration_ms": 45, "status_code": 200, "endpoint": "/api/login", "timestamp": "2025-03-25T14:30:00Z" }

このイベントは、完了までに 45 ミリ秒かかった成功したユーザー ログイン操作を表します。

これで、Honeycomb ダッシュボードでこのイベントを表示し、データを分析するためのクエリの構築を開始できます。

## Error Handling This MCP server returns error information in a consistent format. When an error occurs, the following structure is returned: ```json { "error": { "message": "Detailed error description", "code": "ERROR_CODE" } }

一般的なエラーコード

  • AUTH_ERROR : 認証に失敗しました。APIキーを確認してください。
  • NOT_FOUND : 要求されたリソースが見つかりません。
  • INVALID_PARAMETER : 1 つ以上のパラメータが無効です。
  • RATE_LIMIT : Honeycomb API のレート制限に達しました。
  • SERVER_ERROR : 内部サーバーエラーが発生しました。

トラブルシューティングのヒント

  1. 認証の問題
    • HONEYCOMB_API_KEYが正しく設定されていることを確認してください
    • APIキーに適切な権限があることを確認する
  2. データセットが見つかりません
    • データセットのスラッグが正しいことを確認します(タイプミスがないか確認します)
    • Honeycombアカウントにデータセットが存在することを確認してください
  3. クエリ実行の問題
    • クエリパラメータが正しくフォーマットされていることを検証する
    • クエリ内の列名がデータセット内の列名と一致していることを確認します

貢献

Honeycomb MCPサーバーへの貢献を歓迎します!貢献方法は以下の通りです。

開発セットアップ

  1. リポジトリをフォークする
  2. フォークをクローンする
    git clone https://github.com/your-username/honeycomb-mcp-server.git
  3. 依存関係をインストールする
    npm install
  4. 変更を加える
  5. ビルドを実行する
    npm run build
  6. 変更をローカルでテストする

プルリクエストプロセス

  1. 機能ブランチを作成する
    git checkout -b feat-your-feature-name
  2. Conventional Commits形式に従って変更をコミットします。
    git commit -m "feat: add new feature"
  3. フォークにプッシュする
    git push origin feat-your-feature-name
  4. プルリクエストを開く

コーディング標準

  • すべての新しいコードにTypeScriptを使用する
  • 既存のコードスタイルに従う
  • 公開APIにコメントを追加する
  • 新しい機能のテストを書く

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/kajirita2002/honeycomb-mcp-server'

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