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Glama

AnomalyArmorエージェント

PyPI npm Glama License: MIT

AnomalyArmorデータ可観測性のためのAIスキルおよびMCPサーバー。Claude Code、Cursor、またはMCP互換のAIツールから直接、データ品質の監視、スキーマドリフトの検出、警告の管理が可能です。

バージョン: 0.6.0 | ツール: 52個の統合MCPツール | スキル: 14個のスラッシュコマンド

クイックスタート

オプション1: Claude Codeプラグイン(推奨)

# Install the plugin
claude plugin marketplace add anomalyarmor/agents
claude plugin install armor@anomalyarmor

# Or via skills.sh
npx skills add anomalyarmor/agents

その後、以下のようなスキルを使用します:

  • /armor:status - データの健全性を確認

  • /armor:alerts - 警告の表示と管理

  • /armor:recommend - AIによる監視の推奨事項を取得

  • /armor:ask - データに関する質問を行う

オプション2: MCPサーバー

MCP設定(Claude Code、Cursorなど)に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "armor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["armor-mcp"]
    }
  }
}

Related MCP server: aegis-dq

前提条件

  1. AnomalyArmorアカウント: anomalyarmor.aiでサインアップ

  2. APIキー: 「Settings > API Keys」から生成

  3. 設定: ARMOR_API_KEY環境変数を設定するか、~/.armor/config.yamlを作成します:

api_key: aa_live_your_key_here

利用可能なスキル

スキル

説明

/armor:start

新規ユーザー向けのガイド付きオンボーディング

"セットアップを手伝って"

/armor:status

すべてのアセットの健全性サマリー

"データは正常ですか?"

/armor:connect

新しいデータソースの接続

"Snowflakeウェアハウスを接続して"

/armor:monitor

鮮度とスキーマ監視の設定

"ordersテーブルの鮮度を監視して"

/armor:alerts

警告のクエリと管理

"昨日発生した警告は何ですか?"

/armor:ask

データに関する自然言語でのQ&A

"顧客データが含まれるテーブルはどれ?"

/armor:analyze

AI分析のトリガー

"financeスキーマを分析して"

/armor:quality

データ品質メトリクスと妥当性ルール

"customer_idのnullチェックを追加して"

/armor:coverage

監視カバレッジ分析

"監視されていないテーブルはどれ?"

/armor:recommend

AI主導の監視推奨事項

"何を監視すべきですか?"

/armor:tags

アセットのタグ付けと分類

"このテーブルをPIIとしてタグ付けして"

/armor:investigate

根本原因分析

"なぜこのテーブルは古いのですか?"

/armor:lineage

データリネージの探索

"このテーブルに依存しているものは?"

/armor:profile

テーブルのプロファイリングと統計

"ordersテーブルをプロファイルして"

MCPツール(29個の統合ツール)

ツールは統合パターンに従っています。1つのドメインにつき1つのツールがactionパラメータを通じて複数の操作を処理し、機能性を維持しながらコンテキストウィンドウの使用量を削減します。

健全性とブリーフィング

  • health_summary() - すべてのアセットにわたる全体的なデータの健全性

  • get_todays_briefing() - 警告、鮮度、カバレッジのギャップを含む毎日のAIブリーフィング

警告(5個のツール)

  • get_alerts_summary() - 重要度およびステータス別の警告数

  • list_alerts(status, severity, asset_id, from_date, to_date) - フィルタ付きの警告クエリ

  • list_inbox_alerts(status, limit) - 未解決の警告インボックス

  • update_alert(alert_id, action, ...) - 警告の承認、解決、スヌーズ、コメント

  • get_alert_trends(period) - 時系列の警告トレンド

  • get_alert_history(alert_id) - 特定の警告の全履歴

警告ルール(3個のツール)

  • list_alert_rules(asset_id, is_active) - 設定済みルールの一覧

  • create_alert_rule(asset_id, rule_type, ...) - 新しい警告ルールの作成

  • manage_alert_rule(rule_id, action, ...) - ルールの更新、削除、有効化/無効化、複製

アセット(3個のツール)

  • list_assets(source, asset_type, search) - 監視対象アセットの一覧

  • create_asset(name, source_type, connection_config) - データソースの作成

  • manage_asset(asset_id, action, ...) - 更新、削除、接続テスト、または検出のトリガー

  • trigger_asset_discovery(asset_id) - スキーマ検出の開始

鮮度(4個のツール)

  • get_freshness_summary() - すべてのアセットの鮮度概要

  • check_freshness(asset_id, table_path) - 特定のテーブルの鮮度チェック

  • setup_freshness(asset_id, table_path, check_interval, ...) - 鮮度スケジュールの作成

  • list_freshness_schedules(asset_id) - 設定済みスケジュールの一覧

  • manage_freshness_schedule(schedule_id, action, ...) - スケジュールの更新、削除、一時停止/再開

スキーマドリフト(5個のツール)

  • get_schema_summary() - スキーマドリフトの概要

  • list_schema_changes(asset_id, severity, from_date, to_date) - 検出された変更の一覧

  • create_schema_baseline(asset_id, description) - ベースラインの作成

  • enable_schema_monitoring(asset_id, schedule_type, notify_on) - 監視の有効化

  • disable_schema_monitoring(asset_id) - 監視の無効化

  • get_schema_monitoring(asset_id) - 現在の監視設定の表示

  • dry_run_schema(asset_id, schedule_type) - 有効化前のスキーマ監視テスト

データ品質(4個のツール)

  • get_metrics_summary(asset_id) / list_metrics(asset_id) - メトリクスの表示

  • create_metric(asset_id, metric_type, table_path, ...) - 行数、null率、またはカスタムメトリクスの作成

  • manage_metric(metric_id, action, ...) - 更新、削除、キャプチャ、またはスナップショットの表示

  • get_validity_summary(asset_id) / list_validity_rules(asset_id) - 妥当性ルールの表示

  • create_validity_rule(asset_id, rule_type, table_path, ...) - 妥当性ルールの作成

  • manage_validity_rule(rule_id, action, ...) - 更新、削除、チェック、または結果の表示

参照整合性(2個のツール)

  • create_referential_check(asset_id, ...) - テーブル間参照チェックの作成

  • manage_referential(check_id, action, ...) - 一覧表示、削除、実行、または結果の表示

送信先(4個のツール)

  • list_destinations(destination_type) - 警告送信先(Slack、メール、Webhook)の一覧

  • setup_destination(destination_type, ...) - Slackチャンネル、メール、またはWebhook送信先の作成

  • manage_destination(destination_id, action, ...) - 更新、削除、テスト、有効化/無効化

  • manage_rule_destinations(rule_id, action, ...) - 警告ルールへの送信先のリンク/リンク解除

カバレッジと推奨事項(3個のツール)

  • get_coverage(asset_id) - アセットのカバレッジ階層とスコア

  • manage_coverage(asset_id, action) - 次のステップの取得または推奨監視の適用

  • recommend(asset_id, recommendation_type) - 鮮度、メトリクス、カバレッジ、またはしきい値に関するAI推奨事項

インテリジェンス(2個のツール)

  • ask_question(asset, question) - 自然言語でのQ&A

  • generate_intelligence(asset) - AIナレッジベース生成のトリガー

カタログ(4個のツール)

  • get_lineage(asset_id, depth, direction) - データリネージグラフ

  • job_status(job_id) - 非同期ジョブステータスの確認

  • create_tag(asset_id, name, object_path, ...) - タグの作成と割り当て

  • list_tags(asset_id) / apply_tags(asset_id, ...) - タグの一覧表示と適用

APIキー

  • get_api_key_info() - 現在のAPIキーの詳細と権限の表示

データの健全性を確認

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)

AI推奨事項を取得

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.

日次ブリーフィング

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.

根本原因分析

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 affected

トラブルシューティング

認証失敗

Error: No API key configured

解決策: ARMOR_API_KEY環境変数を設定するか、~/.armor/config.yamlを作成してください。

MCPサーバーが見つからない

Error: MCP server 'armor' not found

解決策:

  1. 設定変更後にAIツールを再起動してください

  2. uvxがインストールされているか確認してください: uvx --version

  3. MCP設定の構文を確認してください

スキルが読み込まれない

解決策:

  1. プラグインがインストールされているか確認してください: claude plugin list

  2. スキルディレクトリが存在することを確認してください

  3. Claude Codeを再起動してください

開発

開発ガイドラインについてはAGENTS.mdを参照してください。

サポート

ライセンス

MITライセンス - LICENSEを参照してください

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