AnomalyArmor
AnomalyArmor Agents
KI-Fähigkeiten und MCP-Server für AnomalyArmor Daten-Observability. Überwachen Sie die Datenqualität, erkennen Sie Schema-Drift und verwalten Sie Warnmeldungen direkt aus Claude Code, Cursor oder jedem anderen MCP-kompatiblen KI-Tool.
Version: 0.6.0 | Tools: 52 konsolidierte MCP-Tools | Fähigkeiten: 14 Slash-Befehle
Schnellstart
Option 1: Claude Code Plugin (Empfohlen)
# Install the plugin
claude plugin marketplace add anomalyarmor/agents
claude plugin install armor@anomalyarmor
# Or via skills.sh
npx skills add anomalyarmor/agentsVerwenden Sie dann Fähigkeiten wie:
/armor:status- Datenintegrität prüfen/armor:alerts- Warnmeldungen anzeigen und verwalten/armor:recommend- KI-Überwachungsempfehlungen erhalten/armor:ask- Fragen zu Ihren Daten stellen
Option 2: MCP-Server
Fügen Sie dies zu Ihrer MCP-Konfiguration hinzu (Claude Code, Cursor, etc.):
{
"mcpServers": {
"armor": {
"command": "uvx",
"args": ["armor-mcp"]
}
}
}Related MCP server: aegis-dq
Voraussetzungen
AnomalyArmor-Konto: Registrieren Sie sich unter anomalyarmor.ai
API-Schlüssel: Generieren Sie diesen unter Einstellungen > API-Schlüssel
Konfiguration: Setzen Sie die Umgebungsvariable
ARMOR_API_KEYoder erstellen Sie~/.armor/config.yaml:
api_key: aa_live_your_key_hereVerfügbare Fähigkeiten
Fähigkeit | Beschreibung | Beispiel |
| Geführtes Onboarding für neue Benutzer | "Hilf mir bei der Einrichtung" |
| Integritätsübersicht über alle Assets | "Sind meine Daten in Ordnung?" |
| Eine neue Datenquelle verbinden | "Verbinde mein Snowflake Warehouse" |
| Aktualitäts- und Schemaüberwachung einrichten | "Überwache die Aktualität für die Tabelle 'orders'" |
| Warnmeldungen abfragen und verwalten | "Welche Warnmeldungen wurden gestern ausgelöst?" |
| Natürlichsprachliche Fragen & Antworten zu Ihren Daten | "Welche Tabellen enthalten Kundendaten?" |
| KI-Analyse auslösen | "Analysiere das Finanzschema" |
| Datenqualitätsmetriken und Gültigkeitsregeln | "Füge Null-Prüfung für customer_id hinzu" |
| Analyse der Überwachungsabdeckung | "Welche Tabellen haben keine Überwachung?" |
| KI-gestützte Überwachungsempfehlungen | "Was sollte ich überwachen?" |
| Asset-Tagging und Klassifizierung | "Markiere diese Tabelle als PII" |
| Ursachenanalyse | "Warum ist diese Tabelle veraltet?" |
| Datenherkunft-Erkundung | "Was hängt von dieser Tabelle ab?" |
| Tabellenprofilierung und Statistiken | "Erstelle ein Profil der Tabelle 'orders'" |
MCP-Tools (29 konsolidiert)
Die Tools folgen einem konsolidierten Muster: Ein Tool pro Bereich verarbeitet mehrere Vorgänge über einen action-Parameter, was die Nutzung des Kontextfensters reduziert und gleichzeitig die volle Funktionalität beibehält.
Integrität und Briefing
health_summary()- Allgemeine Datenintegrität über alle Assets hinwegget_todays_briefing()- Tägliches KI-Briefing mit Warnmeldungen, Aktualität und Abdeckungslücken
Warnmeldungen (5 Tools)
get_alerts_summary()- Anzahl der Warnmeldungen nach Schweregrad und Statuslist_alerts(status, severity, asset_id, from_date, to_date)- Warnmeldungen mit Filtern abfragenlist_inbox_alerts(status, limit)- Posteingang für ungelöste Warnmeldungenupdate_alert(alert_id, action, ...)- Warnmeldungen bestätigen, lösen, pausieren oder kommentierenget_alert_trends(period)- Trends bei Warnmeldungen im Zeitverlaufget_alert_history(alert_id)- Vollständige Historie für eine bestimmte Warnmeldung
Warnregeln (3 Tools)
list_alert_rules(asset_id, is_active)- Konfigurierte Regeln auflistencreate_alert_rule(asset_id, rule_type, ...)- Neue Warnregel erstellenmanage_alert_rule(rule_id, action, ...)- Regeln aktualisieren, löschen, aktivieren/deaktivieren oder duplizieren
Assets (3 Tools)
list_assets(source, asset_type, search)- Überwachte Assets auflistencreate_asset(name, source_type, connection_config)- Datenquelle erstellenmanage_asset(asset_id, action, ...)- Aktualisieren, löschen, Verbindung testen oder Erkennung auslösentrigger_asset_discovery(asset_id)- Schema-Erkennung starten
Aktualität (4 Tools)
get_freshness_summary()- Aktualitätsübersicht über alle Assetscheck_freshness(asset_id, table_path)- Aktualität einer bestimmten Tabelle prüfensetup_freshness(asset_id, table_path, check_interval, ...)- Aktualitätszeitplan erstellenlist_freshness_schedules(asset_id)- Konfigurierte Zeitpläne auflistenmanage_freshness_schedule(schedule_id, action, ...)- Zeitpläne aktualisieren, löschen, pausieren/fortsetzen
Schema-Drift (5 Tools)
get_schema_summary()- Übersicht über Schema-Driftlist_schema_changes(asset_id, severity, from_date, to_date)- Erkannte Änderungen auflistencreate_schema_baseline(asset_id, description)- Baseline erstellenenable_schema_monitoring(asset_id, schedule_type, notify_on)- Überwachung aktivierendisable_schema_monitoring(asset_id)- Überwachung deaktivierenget_schema_monitoring(asset_id)- Aktuelle Überwachungskonfiguration anzeigendry_run_schema(asset_id, schedule_type)- Schema-Überwachung vor der Aktivierung testen
Datenqualität (4 Tools)
get_metrics_summary(asset_id)/list_metrics(asset_id)- Metriken anzeigencreate_metric(asset_id, metric_type, table_path, ...)- Zeilenanzahl, Null-Rate oder benutzerdefinierte Metrik erstellenmanage_metric(metric_id, action, ...)- Aktualisieren, löschen, erfassen oder Snapshots anzeigenget_validity_summary(asset_id)/list_validity_rules(asset_id)- Gültigkeitsregeln anzeigencreate_validity_rule(asset_id, rule_type, table_path, ...)- Gültigkeitsregel erstellenmanage_validity_rule(rule_id, action, ...)- Aktualisieren, löschen, prüfen oder Ergebnisse anzeigen
Referenzielle Integrität (2 Tools)
create_referential_check(asset_id, ...)- Tabellenübergreifende referenzielle Prüfung erstellenmanage_referential(check_id, action, ...)- Auflisten, löschen, ausführen oder Ergebnisse anzeigen
Ziele (4 Tools)
list_destinations(destination_type)- Warnziele auflisten (Slack, E-Mail, Webhook)setup_destination(destination_type, ...)- Slack-Kanal, E-Mail oder Webhook-Ziel erstellenmanage_destination(destination_id, action, ...)- Aktualisieren, löschen, testen, aktivieren/deaktivierenmanage_rule_destinations(rule_id, action, ...)- Ziele mit Warnregeln verknüpfen/trennen
Abdeckung und Empfehlungen (3 Tools)
get_coverage(asset_id)- Abdeckungsstufe und Score für ein Assetmanage_coverage(asset_id, action)- Nächste Schritte abrufen oder empfohlene Überwachung anwendenrecommend(asset_id, recommendation_type)- KI-Empfehlungen für Aktualität, Metriken, Abdeckung oder Schwellenwerte
Intelligenz (2 Tools)
ask_question(asset, question)- Natürlichsprachliche Fragen & Antwortengenerate_intelligence(asset)- Generierung der KI-Wissensdatenbank auslösen
Katalog (4 Tools)
get_lineage(asset_id, depth, direction)- Datenherkunft-Graphjob_status(job_id)- Status asynchroner Jobs prüfencreate_tag(asset_id, name, object_path, ...)- Tags erstellen und zuweisenlist_tags(asset_id)/apply_tags(asset_id, ...)- Tags auflisten und anwenden
API-Schlüssel
get_api_key_info()- Details und Berechtigungen des aktuellen API-Schlüssels anzeigen
Beispiele
Datenintegrität prüfen
User: Is my data healthy?
Your data health status:
- Overall: WARNING
- 3 unresolved alerts (1 critical, 2 warning)
- 2 stale tables (orders, customers)
- 1 unacknowledged schema change
- Coverage: 65% (Tier 2: Protected)KI-Empfehlungen erhalten
User: What should I monitor on my Snowflake warehouse?
Based on your table patterns and update frequency:
1. orders (high traffic) - Add freshness check (hourly), row count metric
2. customers (PII) - Enable schema drift monitoring, add null checks
3. payments (financial) - Add freshness + row count + validity rules
Want me to set these up? I can configure all three in one go.Tägliches Briefing
User: What happened overnight?
Your daily briefing:
- 2 new alerts: orders table stale (6h), schema change in users
- Coverage improved: finance schema now at Tier 3 (Verified)
- Recommendation: 4 tables still have no monitoring. Run /armor:recommend.Ursachenanalyse
User: Why is the orders table stale?
Investigation results:
- Last update: 6 hours ago (expected: hourly)
- Upstream dependency: raw_orders was last updated 8 hours ago
- Likely cause: upstream ETL job failed or delayed
- Impact: 3 downstream dashboards affectedFehlerbehebung
Authentifizierung fehlgeschlagen
Error: No API key configuredLösung: Setzen Sie die Umgebungsvariable ARMOR_API_KEY oder erstellen Sie ~/.armor/config.yaml
MCP-Server nicht gefunden
Error: MCP server 'armor' not foundLösung:
Starten Sie Ihr KI-Tool nach Konfigurationsänderungen neu
Überprüfen Sie, ob uvx installiert ist:
uvx --versionÜberprüfen Sie die Syntax der MCP-Konfiguration
Fähigkeiten werden nicht geladen
Lösung:
Überprüfen Sie, ob das Plugin installiert ist:
claude plugin listÜberprüfen Sie, ob das Verzeichnis für Fähigkeiten existiert
Starten Sie Claude Code neu
Entwicklung
Siehe AGENTS.md für Entwicklungsrichtlinien.
Support
Probleme: GitHub Issues
Dokumentation: docs.anomalyarmor.ai
E-Mail: support@anomalyarmor.ai
Lizenz
MIT-Lizenz - siehe LICENSE
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
MCP observability. Query live traffic, errors, duration, and alerts from your AI agent.
Data + AI observability — monitor and troubleshoot production-grade agents and the context they use.
The grounded data layer for any LLM: governed SQL, metrics, lineage and catalog over your data.
The AI that understands raw data: Schema over your tables and databases, as MCP tools.
Related MCP Servers
AlicenseNot gradedqualityFmaintenanceOpen-source agentic schema layer. Define metrics once in YAML, query governed data from any warehouse (Snowflake, BigQuery, Databricks, PostgreSQL, DuckDB) via MCP.28Apache 2.0- AlicenseBqualityDmaintenanceAgentic data quality MCP server — runs structured validation rules against warehouses (DuckDB, BigQuery, Athena, Databricks, Postgres), diagnoses failures with LLM root cause analysis, and proposes SQL remediations. Full audit trail of every AI decision.615 PyPI5Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceData Workers is the Autonomous Agentic Data Platform: reduce your data ops to zero, with agents that run the whole data platform (pipelines, quality, incidents, schema change, catalog, governance) through MCP in Claude Code, Codex, Cursor and any MCP client. Learn more at dataworkers.io.14Apache 2.0
- AlicenseNot gradedqualityCmaintenanceAI-driven MCP server that audits, profiles, detects schema drift, and auto-generates documentation for dbt projects, enabling natural language interaction with your dbt project's health.103MIT