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honeycomb-mcp-server

by kajirita2002
npmGitHub
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MIT License
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  • Linux
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Honeycomb MCP 服务器

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概述

该服务器是一个使用模型上下文协议（MCP）的接口，使 Claude AI 能够与Honeycomb API进行交互。

通过此 MCP 服务器，Claude AI 可以执行检索、创建和更新 Honeycomb 数据集、查询、事件、板、标记、SLO 和触发器等操作。

关于存储库

此代码库提供了 Honeycomb MCP 服务器的独立实现。它将 Claude AI 与 Honeycomb 集成，以简化可观察性和监控工作流程。

设置

先决条件

  • Node.js 18 或更高版本
  • Honeycomb API 密钥

安装

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

设置环境变量

# Set environment variables export HONEYCOMB_API_KEY="your_honeycomb_api_key"

MCP 配置示例

如果您使用此 MCP 服务器，请将以下配置添加到您的mcp_config.json文件中：

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

启动服务器

# Start the server npm start

可用工具

该 MCP 服务器提供以下工具：

验证

  1. honeycomb_auth
    • 使用 Honeycomb API 进行身份验证
    • 输入：
      • apiKey （字符串，可选）：Honeycomb API 密钥（如果未提供，则使用环境变量）
数据集管理
  1. honeycomb_datasets_list
    • 列出所有可用的数据集
    • 无需输入参数
  2. honeycomb_dataset_get
    • 获取有关特定数据集的信息
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
  3. honeycomb_datasets_create
    • 创建新数据集
    • 输入：
      • name （字符串，必需）：数据集的名称
      • description （字符串，可选）：数据集的描述
列管理
  1. honeycomb_columns_list
    • 列出数据集中的所有列
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
查询管理
  1. honeycomb_query_create
    • 为数据集创建新查询
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
      • query （对象，必需）：查询配置
  2. honeycomb_query_result_create
    • 执行查询并返回结果
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
      • query （对象，必需）：查询配置
活动管理
  1. honeycomb_event_create
    • 在数据集中创建新事件
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
      • data （对象，必需）：事件数据
董事会管理
  1. honeycomb_boards_list
    • 列出所有板块
    • 无需输入参数
  2. honeycomb_board_get
    • 获取特定板的信息
    • 输入：
      • boardId （字符串，必需）：董事会的 ID
  3. honeycomb_board_create
    • 创建新董事会
    • 输入：
      • name （字符串，必需）：板的名称
      • description （字符串，可选）：板的描述
      • query_ids （字符串数组，可选）：要包含在板中的查询 ID
  4. honeycomb_board_update
    • 更新现有板
    • 输入：
      • boardId （字符串，必需）：要更新的板的 ID
      • name （字符串，可选）：董事会的新名称
      • description （字符串，可选）：板的新描述
      • query_ids （字符串数组，可选）：要包含在板中的新查询 ID
标记管理
  1. honeycomb_markers_list
    • 列出数据集的所有标记
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
  2. honeycomb_marker_create
    • 创建新标记
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
      • message （字符串，必需）：标记的消息
      • type （字符串，必需）：标记的类型
      • start_time （字符串，必需）：标记的开始时间
      • end_time （字符串，可选）：标记的结束时间
      • url （字符串，可选）：与标记关联的 URL
    • 输入：
      • datasetSlug （字符串，必需）：数据集的 Slug
      • markerId （字符串，必需）：要删除的标记的 ID

示例用法

以下是 Claude 使用此 MCP 服务器创建新的 Honeycomb 数据集并添加事件的示例：

[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 } }

常见的集成模式

  1. 可观察性自动化
    [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. 事故调查
    [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 } }

创建数据集“应用程序监控”，描述为“监控我们的生产应用程序”...

[Claude 使用 honeycomb_datasets_create]

数据集已成功创建！现在我们可以向其中添加事件了。

您希望我在数据集中创建一个示例事件来测试它吗？

[用户] 是的，请添加一个示例事件。

[Claude] 我将向“应用程序监控”数据集添加一个示例事件。

[Claude 使用 honeycomb_event_create]

成功！我已将示例事件添加到您的“应用程序监控”数据集，其中包含以下数据：{“service”：“api-server”，“message”：“用户登录成功”，“duration_ms”：45，“status_code”：200，“endpoint”：“/api/login”，“timestamp”：“2025-03-25T14:30:00Z”}

此事件表示用户登录操作成功，耗时 45 毫秒完成。

您现在可以在 Honeycomb 仪表板中查看此事件并开始构建查询来分析您的数据。

## 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" } }

常见错误代码

  • AUTH_ERROR ：身份验证失败。请检查您的 API 密钥。
  • NOT_FOUND ：未找到请求的资源。
  • INVALID_PARAMETER ：一个或多个参数无效。
  • RATE_LIMIT ：已达到 Honeycomb API 速率限制。
  • SERVER_ERROR ：发生内部服务器错误。

故障排除提示

  1. 身份验证问题
    • 确保您的HONEYCOMB_API_KEY设置正确
    • 验证 API 密钥是否具有适当的权限
  2. 未找到数据集
    • 确认数据集 slug 正确（检查是否有拼写错误）
    • 确保数据集存在于您的 Honeycomb 帐户中
  3. 查询执行问题
    • 验证查询参数的格式是否正确
    • 检查查询中的列名是否与数据集中的列名匹配

贡献

欢迎为 Honeycomb MCP 服务器做出贡献！贡献方式如下：

开发设置

  1. 分叉存储库
  2. 克隆你的 fork
    git clone https://github.com/your-username/honeycomb-mcp-server.git
  3. 安装依赖项
    npm install
  4. 进行更改
  5. 运行构建
    npm run build
  6. 在本地测试您的更改

拉取请求流程

  1. 创建功能分支
    git checkout -b feat-your-feature-name
  2. 按照常规提交格式提交您的更改
    git commit -m "feat: add new feature"
  3. 推送到你的 fork
    git push origin feat-your-feature-name
  4. 打开拉取请求

编码标准

  • 所有新代码均使用 TypeScript
  • 遵循现有的代码风格
  • 为公共 API 添加注释
  • 为新功能编写测试

执照

该项目根据 MIT 许可证获得许可 - 有关详细信息，请参阅LICENSE文件。

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

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.

Tools

View all tools

honeycomb-mcp-服务器

  1. 概述
    1. 关于存储库
      1. 设置
        1. 先决条件
        2. 安装
        3. 设置环境变量
        4. MCP 配置示例
        5. 启动服务器
      2. 可用工具
        1. 验证
      3. 示例用法
        1. 常见的集成模式
        2. 编码标准
      4. 执照

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        MCP directory API

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

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