PagerDuty MCP 服务器

向 LLM 公开 PagerDuty API 功能的服务器。该服务器旨在以编程方式使用，并具有结构化的输入和输出。

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概述

PagerDuty MCP 服务器提供了一组用于与 PagerDuty API 交互的工具。这些工具旨在供 LLM 使用，用于对 PagerDuty 资源（例如事件、服务、团队和用户）执行各种操作。

Related MCP server: Lark MCP Server

安装

来自 PyPI

pip install pagerduty-mcp-server

来自源

# Clone the repository git clone https://github.com/wpfleger96/pagerduty-mcp-server.git cd pagerduty-mcp-server # Install dependencies brew install uv uv sync

要求

Python 3.13 或更高版本
PagerDuty API 密钥

配置

PagerDuty MCP 服务器需要在环境中设置 PagerDuty API 密钥：

PAGERDUTY_API_KEY=your_api_key_here

用法

作为鹅扩展

{ "type": "stdio", "enabled": true, "args": [ "run", "python", "-m", "pagerduty_mcp_server" ], "commandInput": "uv run python -m pagerduty_mcp_server", "timeout": 300, "id": "pagerduty-mcp-server", "name": "pagerduty-mcp-server", "description": "pagerduty-mcp-server", "env_keys": [ "PAGERDUTY_API_KEY" ], "cmd": "uv" }

作为独立服务器

uv run python -m pagerduty_mcp_server

响应格式

所有 API 响应都遵循一致的格式：

{ "metadata": { "count": <int>, // Number of results "description": "<str>" // A short summary of the results }, <resource_type>: [ // Always pluralized for consistency, even if one result is returned { ... }, ... ], "error": { // Only present if there's an error "message": "<str>", // Human-readable error description "code": "<str>" // Machine-readable error code } }

错误处理

当发生错误时，响应将包含具有以下结构的错误对象：

{ "metadata": { "count": 0, "description": "Error occurred while processing request" }, "error": { "message": "Invalid user ID provided", "code": "INVALID_USER_ID" } }

常见的错误场景包括：

无效的资源 ID（例如，user_id、team_id、service_id）
缺少必需参数
参数值无效
API 请求失败
响应处理错误

参数验证

所有 ID 参数必须是有效的 PagerDuty 资源 ID
日期参数必须是有效的 ISO8601 时间戳
列表参数（例如， statuses 、 team_ids ）必须包含有效值
列表参数中的无效值将被忽略
必需参数不能为None或空字符串
对于list_incidents中的statuses ，只有triggered 、 acknowledged和resolved是有效值
对于事件的urgency ，只有high和low是有效值
limit参数可用于限制列表操作返回的结果数

速率限制和分页

服务器遵守 PagerDuty 的速率限制
服务器自动为您处理分页
limit参数可用于控制列表操作返回的结果数量
如果没有指定限制，服务器默认返回最多 {pagerduty_mcp_server.utils.RESPONSE_LIMIT} 个结果

示例用法

from pagerduty_mcp_server import incidents from pagerduty_mcp_server.utils import RESPONSE_LIMIT # List all incidents (including resolved) for the current user's teams incidents_list = incidents.list_incidents() # List only active incidents active_incidents = incidents.list_incidents(statuses=['triggered', 'acknowledged']) # List incidents for specific services service_incidents = incidents.list_incidents(service_ids=['SERVICE-1', 'SERVICE-2']) # List incidents for specific teams team_incidents = incidents.list_incidents(team_ids=['TEAM-1', 'TEAM-2']) # List incidents within a date range date_range_incidents = incidents.list_incidents( since='2024-03-01T00:00:00Z', until='2024-03-14T23:59:59Z' ) # List incidents with a limit on the number of results limited_incidents = incidents.list_incidents(limit=10) # List incidents with the default limit default_limit_incidents = incidents.list_incidents(limit=RESPONSE_LIMIT)

用户上下文

许多函数接受current_user_context参数（默认为True ），该参数会根据此上下文自动过滤结果。当current_user_context为True时，您无法使用某些过滤参数，因为它们会与自动过滤功能冲突：

对于所有资源类型：
- user_ids不能与current_user_context=True一起使用
对于事件：
- team_ids和service_ids不能与current_user_context=True一起使用
对于服务：
- team_ids不能与current_user_context=True一起使用
对于升级策略：
- team_ids不能与current_user_context=True一起使用
对于值班人员：
- user_ids不能与current_user_context=True一起使用
- 仍可使用schedule_ids按特定时间表进行筛选
- 该查询将显示与当前用户团队相关的所有升级策略的待命情况
- 这对于回答诸如“我的团队目前谁值班？”之类的问题很有用。
- 当前用户的 ID 不用作过滤器，因此您将看到所有值班的团队成员

发展

运行测试

请注意，大多数测试都需要与 PagerDuty API 建立实际连接，因此您需要在运行完整测试套件之前在环境中设置PAGERDUTY_API_KEY 。

uv run pytest

仅运行单元测试（即不需要在环境中设置PAGERDUTY_API_KEY测试）：

uv run pytest -m unit

仅运行集成测试：

uv run pytest -m integration

仅运行解析器测试：

uv run pytest -m parsers

仅运行与特定子模块相关的测试：

uv run pytest -m <client|escalation_policies|...>

使用 MCP Inspector 调试服务器

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python -m pagerduty_mcp_server

贡献

发布

该项目使用常规提交进行自动发布。提交消息决定了版本更新：

feat: → 次要版本（1.0.0 → 1.1.0）
fix: →补丁版本（1.0.0→1.0.1）
BREAKING CHANGE: → 主要版本（1.0.0 → 2.0.0）

CHANGELOG.md、GitHub 版本和 PyPI 包会自动更新。

文档

工具文档——有关可用工具的详细信息，包括参数、返回类型和示例查询

公约

所有 API 响应都遵循标准格式，包含元数据、资源列表和可选错误
为了保持一致性，响应中的资源名称始终采用复数形式
返回单个项目的所有函数仍返回包含一个元素的列表
错误响应包括消息和代码
所有时间戳均为 ISO8601 格式
测试用 pytest 标记来标记，以指示其类型（单元/集成）、测试的资源（事件、团队等）以及是否测试解析功能（“解析器”标记）

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