AnomalyArmor
AnomalyArmor 에이전트
AnomalyArmor 데이터 관측성을 위한 AI 기술 및 MCP 서버입니다. Claude Code, Cursor 또는 MCP 호환 AI 도구에서 직접 데이터 품질을 모니터링하고, 스키마 드리프트를 감지하며, 알림을 관리하세요.
버전: 0.6.0 | 도구: 52개의 통합 MCP 도구 | 기술: 14개의 슬래시 명령어
빠른 시작
옵션 1: Claude Code 플러그인 (권장)
# Install the plugin
claude plugin marketplace add anomalyarmor/agents
claude plugin install armor@anomalyarmor
# Or via skills.sh
npx skills add anomalyarmor/agents그런 다음 다음과 같은 기술을 사용하세요:
/armor:status- 데이터 상태 확인/armor:alerts- 알림 보기 및 관리/armor:recommend- AI 모니터링 권장 사항 받기/armor:ask- 데이터에 대한 질문하기
옵션 2: MCP 서버
MCP 구성(Claude Code, Cursor 등)에 추가하세요:
{
"mcpServers": {
"armor": {
"command": "uvx",
"args": ["armor-mcp"]
}
}
}Related MCP server: aegis-dq
사전 요구 사항
AnomalyArmor 계정: anomalyarmor.ai에서 가입하세요.
API 키: 설정 > API 키에서 생성하세요.
구성:
ARMOR_API_KEY환경 변수를 설정하거나~/.armor/config.yaml을 생성하세요:
api_key: aa_live_your_key_here사용 가능한 기술
기술 | 설명 | 예시 |
| 신규 사용자를 위한 가이드 온보딩 | "설정을 도와줘" |
| 모든 자산의 상태 요약 | "데이터가 정상인가요?" |
| 새로운 데이터 소스 연결 | "Snowflake 웨어하우스 연결해줘" |
| 신선도 및 스키마 모니터링 설정 | "orders 테이블의 신선도 모니터링해줘" |
| 알림 쿼리 및 관리 | "어제 발생한 알림은 무엇인가요?" |
| 데이터에 대한 자연어 Q&A | "고객 데이터가 포함된 테이블은 무엇인가요?" |
| AI 분석 트리거 | "finance 스키마 분석해줘" |
| 데이터 품질 지표 및 유효성 규칙 | "customer_id에 null 체크 추가해줘" |
| 모니터링 범위 분석 | "모니터링이 없는 테이블은 무엇인가요?" |
| AI 기반 모니터링 권장 사항 | "무엇을 모니터링해야 할까요?" |
| 자산 태깅 및 분류 | "이 테이블을 PII로 태그해줘" |
| 근본 원인 분석 | "이 테이블이 왜 오래되었나요?" |
| 데이터 계보 탐색 | "이 테이블에 의존하는 것은 무엇인가요?" |
| 테이블 프로파일링 및 통계 | "orders 테이블 프로파일링해줘" |
MCP 도구 (29개 통합)
도구는 통합 패턴을 따릅니다. 도메인당 하나의 도구가 action 매개변수를 통해 여러 작업을 처리하여 컨텍스트 창 사용량을 줄이면서도 전체 기능을 유지합니다.
상태 및 브리핑
health_summary()- 모든 자산의 전반적인 데이터 상태get_todays_briefing()- 알림, 신선도 및 범위 공백을 포함한 일일 AI 브리핑
알림 (5개 도구)
get_alerts_summary()- 심각도 및 상태별 알림 수list_alerts(status, severity, asset_id, from_date, to_date)- 필터를 사용한 알림 쿼리list_inbox_alerts(status, limit)- 미해결 알림 받은 편지함update_alert(alert_id, action, ...)- 알림 확인, 해결, 일시 중지 또는 댓글 달기get_alert_trends(period)- 시간 경과에 따른 알림 추세get_alert_history(alert_id)- 특정 알림에 대한 전체 기록
알림 규칙 (3개 도구)
list_alert_rules(asset_id, is_active)- 구성된 규칙 목록create_alert_rule(asset_id, rule_type, ...)- 새 알림 규칙 생성manage_alert_rule(rule_id, action, ...)- 규칙 업데이트, 삭제, 활성화/비활성화 또는 복제
자산 (3개 도구)
list_assets(source, asset_type, search)- 모니터링되는 자산 목록create_asset(name, source_type, connection_config)- 데이터 소스 생성manage_asset(asset_id, action, ...)- 업데이트, 삭제, 연결 테스트 또는 검색 트리거trigger_asset_discovery(asset_id)- 스키마 검색 시작
신선도 (4개 도구)
get_freshness_summary()- 모든 자산의 신선도 개요check_freshness(asset_id, table_path)- 특정 테이블 신선도 확인setup_freshness(asset_id, table_path, check_interval, ...)- 신선도 일정 생성list_freshness_schedules(asset_id)- 구성된 일정 목록manage_freshness_schedule(schedule_id, action, ...)- 일정 업데이트, 삭제, 일시 중지/재개
스키마 드리프트 (5개 도구)
get_schema_summary()- 스키마 드리프트 개요list_schema_changes(asset_id, severity, from_date, to_date)- 감지된 변경 사항 목록create_schema_baseline(asset_id, description)- 기준 생성enable_schema_monitoring(asset_id, schedule_type, notify_on)- 모니터링 활성화disable_schema_monitoring(asset_id)- 모니터링 비활성화get_schema_monitoring(asset_id)- 현재 모니터링 구성 보기dry_run_schema(asset_id, schedule_type)- 활성화 전 스키마 모니터링 테스트
데이터 품질 (4개 도구)
get_metrics_summary(asset_id)/list_metrics(asset_id)- 지표 보기create_metric(asset_id, metric_type, table_path, ...)- 행 수, null 비율 또는 사용자 지정 지표 생성manage_metric(metric_id, action, ...)- 업데이트, 삭제, 캡처 또는 스냅샷 보기get_validity_summary(asset_id)/list_validity_rules(asset_id)- 유효성 규칙 보기create_validity_rule(asset_id, rule_type, table_path, ...)- 유효성 규칙 생성manage_validity_rule(rule_id, action, ...)- 업데이트, 삭제, 확인 또는 결과 보기
참조 무결성 (2개 도구)
create_referential_check(asset_id, ...)- 테이블 간 참조 확인 생성manage_referential(check_id, action, ...)- 목록, 삭제, 실행 또는 결과 보기
대상 (4개 도구)
list_destinations(destination_type)- 알림 대상 목록(Slack, 이메일, 웹훅)setup_destination(destination_type, ...)- Slack 채널, 이메일 또는 웹훅 대상 생성manage_destination(destination_id, action, ...)- 업데이트, 삭제, 테스트, 활성화/비활성화manage_rule_destinations(rule_id, action, ...)- 알림 규칙에 대상 연결/연결 해제
범위 및 권장 사항 (3개 도구)
get_coverage(asset_id)- 자산의 범위 계층 및 점수manage_coverage(asset_id, action)- 다음 단계 확인 또는 권장 모니터링 적용recommend(asset_id, recommendation_type)- 신선도, 지표, 범위 또는 임계값에 대한 AI 권장 사항
인텔리전스 (2개 도구)
ask_question(asset, question)- 자연어 Q&Agenerate_intelligence(asset)- AI 지식 베이스 생성 트리거
카탈로그 (4개 도구)
get_lineage(asset_id, depth, direction)- 데이터 계보 그래프job_status(job_id)- 비동기 작업 상태 확인create_tag(asset_id, name, object_path, ...)- 태그 생성 및 할당list_tags(asset_id)/apply_tags(asset_id, ...)- 태그 목록 및 적용
API 키
get_api_key_info()- 현재 API 키 세부 정보 및 권한 보기
예시
데이터 상태 확인
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 권장 사항 받기
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.일일 브리핑
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.근본 원인 분석
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 affected문제 해결
인증 실패
Error: No API key configured해결 방법: ARMOR_API_KEY 환경 변수를 설정하거나 ~/.armor/config.yaml을 생성하세요.
MCP 서버를 찾을 수 없음
Error: MCP server 'armor' not found해결 방법:
구성 변경 후 AI 도구를 다시 시작하세요.
uvx가 설치되어 있는지 확인하세요:
uvx --versionMCP 구성 구문을 확인하세요.
기술이 로드되지 않음
해결 방법:
플러그인이 설치되었는지 확인하세요:
claude plugin list기술 디렉토리가 존재하는지 확인하세요.
Claude Code를 다시 시작하세요.
개발
개발 지침은 AGENTS.md를 참조하세요.
지원
라이선스
MIT 라이선스 - LICENSE 참조
This server cannot be deployed
Maintenance
Related MCP Connectors
- SpanlyOAuthcom.spanly
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.
- SchemaOAuthai.schemalabs
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.64Apache 2.0
- FlicenseNot gradedqualityCmaintenanceOpen-source autonomous agent swarm of 15 MCP-native AI agents for data engineering — catalog, quality, incidents, schema evolution, governance, migration, observability, ML. 212+ tools, Apache 2.0. Works with Claude Code, Cursor, ChatGPT, and any MCP client.12-
- 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.134MIT