Skip to main content
Glama

CloudOps MCP

CloudOps MCP — это сервер Model Context Protocol только для чтения, который предоставляет нормализованный операционный контекст инфраструктуры (логи, метрики, развертывания, состояние здоровья) агентам ИИ через небольшой набор типизированных, ограниченных инструментов.

Зачем это нужно

Агенту, расследующему инцидент, нужен операционный контекст: что изменилось недавно, как выглядит уровень ошибок, что говорят логи. Ему не нужен неограниченный доступ к облачным API, и он не должен решать, что является первопричиной.

CloudOps MCP находится между ними:

Cloud APIs / observability systems
        |
Provider adapters
        |
Normalized operational domain
        |
Deterministic services
        |
MCP tools
        |
AI agent

Каждый слой дополнительно нормализует и сужает то, что агент может запросить. Адаптеры провайдеров переводят API вендоров в общую доменную модель. Сервисы применяют границы, упорядочивание и агрегацию детерминированно, одинаково для всех провайдеров. Инструменты MCP предоставляют это в виде небольшой типизированной поверхности.

CloudOps MCP возвращает операционные факты, а не заключения о первопричинах. Инструмент может сказать «уровень ошибок вырос с 0,4% до 8% в 14:06»; он не скажет «развертывание вызвало сбой». Это решение остается за агентом, с фактами, которые CloudOps MCP предоставляет ему в качестве доказательств.

Related MCP server: cloud-chat-assistant

Возможности

Шесть инструментов, все только для чтения и с ограничениями:

Инструмент

Назначение

get_services

Вывести список известных сервисов и того, какие возможности настроены для каждого.

get_service_health

Состояние здоровья сервиса, сообщаемое провайдером. Никогда не выводится из логов или метрик.

get_recent_deployments

Недавние события развертывания, ограниченные временным диапазоном и количеством.

get_logs

События логов, ограниченные временным диапазоном, количеством и длиной сообщения.

get_metrics

Ряды метрик с детерминированными агрегатами (мин/макс/среднее/последнее); необработанные точки опциональны и ограничены.

get_operational_snapshot

Составной обзор: недавние развертывания, настроенные метрики снимка, недавние логи и здоровье, в одном ограниченном вызове.

get_operational_snapshot объединяет те же примитивные сервисы, которые используют остальные пять инструментов, выполняя все четыре независимых запроса одновременно. Он никогда не общается с провайдером напрямую и никогда не выходит из строя целиком из-за недоступности одного раздела; каждый раздел сообщает о своем собственном статусе.

Принципы проектирования

  • Только для чтения по построению. Интерфейсы провайдеров не предоставляют методов модификации. Нет кода, ведущего к API записи.

  • Идентификация сервиса, нейтральная к провайдеру. Сервис идентифицируется по (service, environment). Зависящие от вендора идентификаторы (группа логов CloudWatch, имя объекта Kubernetes) остаются внутренними для привязок провайдера и никогда не являются частью публичного контракта.

  • Канонические, расширяемые метрики. error_rate, latency_p99 и подобные названия — наши, а не вендора. Отображение канонического имени на реальную метрику находится в конфигурации, для каждого сервиса. Словарь открыт, а не является фиксированным перечислением.

  • Ограниченные запросы. Каждый телеметрический запрос имеет ограничение по временному диапазону и по количеству. Вызывающий может запросить меньше; он не может запросить неограниченные данные.

  • Явная доступность данных. Каждая коллекция сообщает одно из SUCCESS, EMPTY, PARTIAL или FAILED. Отсутствующие данные никогда молча не воспринимаются как «здорово» или «ничего не произошло».

  • Доступность отдельно от результата. NOT_CONFIGURED (нет подключенного провайдера) и EMPTY (успешно запрошено, ноль совпадений) — разные состояния и никогда не смешиваются.

  • Происхождение без утечки внутренних деталей. Отдельные результаты содержат provider и source, если их предоставляет адаптер провайдера. Внутренняя ссылка, использованная для вызова провайдера, никогда не копируется в публичный вывод.

  • UTC везде. Все метки времени учитывают часовой пояс и нормализованы к UTC; наивные даты и время отклоняются на границе модели.

  • Никаких LLM внутри сервера MCP. Никакого обобщения, никакой классификации, никаких выводов по содержимому логов. Сообщения логов обрабатываются как непрозрачный, ненадежный текст.

  • Никаких причинно-следственных рассуждений. Инструменты сообщают, что изменилось и когда. Интерпретация «почему» оставлена агенту.

Быстрый старт: режим эмуляции

Режим эмуляции используется по умолчанию и является основным способом опробовать CloudOps MCP. Для него не требуется учетная запись облака.

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"

Запустите сервер (транспорт stdio):

python -m cloudops_mcp.server

Или, если пакет установлен с его консольным скриптом:

cloudops-mcp

Сервер говорит по протоколу MCP через stdio и ожидает клиента на другом конце. Чтобы попробовать его напрямую из Python, используя официальный клиент SDK:

import asyncio
from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from mcp.client.stdio import stdio_client

async def main():
    params = StdioServerParameters(command="python", args=["-m", "cloudops_mcp.server"])
    async with stdio_client(params) as (read, write):
        async with ClientSession(read, write) as session:
            await session.initialize()
            tools = await session.list_tools()
            print([t.name for t in tools.tools])

            result = await session.call_tool(
                "get_operational_snapshot",
                {"service": "checkout-api", "environment": "production"},
            )
            print(result.structured_content)

asyncio.run(main())

Сценарии эмуляции

Выберите сценарий с помощью CLOUDOPS_MCP_SCENARIO (по умолчанию healthy):

Сценарий

Что симулируется

healthy

Сервис со всеми настроенными возможностями, ничего необычного.

bad_deploy

Развертывание, затем сдвиг уровня ошибок и задержки, затем логи тайм-аутов.

partial

Одна возможность выходит из строя во время запроса, одна не настроена, остальные успешны.

CLOUDOPS_MCP_SCENARIO=bad_deploy python -m cloudops_mcp.server

bad_deploy закладывает три коррелированных факта с фиксированными метками времени: развертывание, затем сдвиг метрик через несколько минут, затем строки логов с тайм-аутами вскоре после этого. CloudOps MCP сообщает об этих трех фактах и ни о чем больше. Он не утверждает, что развертывание вызвало ошибки; этот вывод полностью оставлен потребляющему агенту.

Режим AWS CloudWatch

pip install -e ".[aws]"        # runtime only
pip install -e ".[dev,aws]"    # development
CLOUDOPS_MCP_MODE=aws CLOUDOPS_MCP_CONFIG=/path/to/cloudops.toml cloudops-mcp

Полный пример конфигурации см. в examples/aws-cloudwatch.toml. В нем используются только значения-заполнители; ни один реальный идентификатор учетной записи, ARN или учетные данные не должны находиться в этом файле.

Учетные данные полностью берутся из стандартной цепочки провайдеров boto3: AWS_PROFILE, AWS_REGION / AWS_DEFAULT_REGION, учетные данные из окружения или роль IAM. CloudOps MCP никогда не читает, не хранит и не регистрирует ключ доступа или секрет.

Реализовано в режиме AWS:

  • Логи: CloudWatch Logs FilterLogEvents.

  • Метрики: CloudWatch GetMetricData (только запросы MetricStat).

Пока не реализовано: развертывания и здоровье на базе AWS. Сервис, настроенный без этих разделов, просто сообщает NOT_CONFIGURED для них, так же как и для любой другой ненастроенной возможности. См. docs/aws.md для схемы конфигурации, поведения пагинации и ограничений.

AWS IAM

Минимальная политика только для чтения для этой интеграции (вымышленная учетная запись и группа логов):

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "logs:FilterLogEvents",
      "Resource": "arn:aws:logs:us-east-1:123456789012:log-group:/aws/lambda/checkout-api"
    },
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "cloudwatch:GetMetricData",
      "Resource": "*"
    }
  ]
}

FilterLogEvents может быть ограничен конкретным ARN группы логов. Для запросов MetricStat, которые выполняет эта интеграция, GetMetricData не имеет ограничения на уровне ресурсов в модели авторизации IAM AWS, поэтому в этом выражении используется Resource: "*". Это свойство API, а не выбор, сделанный здесь.

Ограниченные запросы

Ресурс

По умолчанию

Жесткий лимит

Перечислено сервисов

50

200

Событий логов

100

500

Длина сообщения лога

-

2000 символов

Временной диапазон логов/метрик

1 час

24 часа (логи), 7 дней (метрики)

Точек метрик на ряд

-

500

Событий развертывания

20

100

Метрик снимка на сервис

-

5

Каждый ограниченный результат сообщает как requested_bounds, так и applied_bounds, чтобы вызывающий мог точно увидеть, что было обрезано. Обрезка запроса до жесткого лимита — это не то же самое, что PARTIAL: обрезанный, но полностью удовлетворенный запрос по-прежнему является SUCCESS. PARTIAL означает, что извлечение, как известно, неполное, например, провайдер выполнил пагинацию и остановился до того, как исчерпал все совпадения в пределах примененного окна.

Семантика доступности данных

Два ортогональных вопроса, никогда не сводимые в один:

  1. Настроена ли возможность для этого сервиса вообще? (CONFIGURED / NOT_CONFIGURED)

  2. Если она была запрошена, что произошло? (SUCCESS / EMPTY / PARTIAL / FAILED)

Состояние

Значение

NOT_CONFIGURED

Для этой возможности не подключен ни один провайдер. Запрос не выполнялся.

EMPTY

Провайдер был опрошен, извлечение исчерпано, совпадений не найдено.

SUCCESS

Провайдер был опрошен и вернул полный результат.

PARTIAL

Извлечение, как известно, неполное. Данные могут присутствовать или нет, например, каждая просканированная страница была пуста, но существует больше страниц.

FAILED

Провайдер был опрошен, и сам вызов завершился ошибкой (тайм-аут, ошибка аутентификации, ограничение скорости).

Проверка здоровья для сервиса, у которого не настроен провайдер здоровья, — это NOT_CONFIGURED, а не EMPTY и не FAILED. Запрос логов, который обоснованно ничего не нашел во временном окне, — это EMPTY, а не FAILED. Вызов метрик, который достиг ограничения скорости, прежде чем вернуть что-либо полезное, — это FAILED с причиной, а не молча пустые данные.

Структурированные выходные данные MCP

Каждый инструмент принимает типизированные аргументы и возвращает типизированную модель Pydantic. Официальный Python MCP SDK извлекает structuredContent и схему вывода инструмента непосредственно из этого типа возврата; ответы инструментов — это реальные структурированные данные, а не строка JSON, обернутая в текстовый блок.

Архитектура

flowchart TD
    subgraph Providers
        Fake[Fake providers]
        AWS[AWS CloudWatch providers]
    end

    Fake --> Services
    AWS --> Services

    Registry[ServiceRegistry] --> Services

    subgraph Services[Deterministic services]
        Catalog[catalog_service]
        Health[health_service]
        Deploy[deployment_service]
        Logs[logs_service]
        Metrics[metrics_service]
        Snapshot[snapshot_service]
    end

    Snapshot --> Deploy
    Snapshot --> Logs
    Snapshot --> Metrics
    Snapshot --> Health

    Services --> Tools[MCP tools]
    Tools --> Agent[AI agent]

get_operational_snapshot объединяет примитивные сервисы, он не обходит их и не общается с провайдерами самостоятельно. Полную техническую разбивку см. в docs/architecture.md.

Тестирование

  • Детерминированные сценарии эмуляции проверяют всю поверхность инструментов от начала до конца.

  • Тесты уровня провайдеров используют намеренно некорректно работающие заглушки провайдеров (неправильный порядок, игнорируемые границы), чтобы доказать, что сервисный уровень защищает сам вывод, а не только корректно работающих провайдеров.

  • Тесты AWS-провайдеров используют маленькие клиенты-заглушки CloudWatch, никаких реальных вызовов AWS, никакого moto, никакого LocalStack.

  • Один тест запускает реальный клиент MCP SDK против внутрипроцессного сервера, подтверждая саму границу протокола (обнаружение инструментов, структурированный вывод), а не только внутреннюю логику.

ruff check src tests
mypy src tests --strict
pytest -q

Текущие ограничения

  • Прямая валидация AWS выполнялась с помощью типизированного разбора конфигурации, тестов с клиентами-заглушками и реальной границы клиент/сервер MCP, но еще не против реальной учетной записи AWS. Для этого требуются выбранные пользователем ресурсы, и это намеренно не автоматизировано: CloudOps MCP не обнаруживает и не сканирует учетную запись самостоятельно.

  • Пока нет провайдера развертываний или здоровья на базе AWS.

  • Только транспорт stdio, удаленный MCP отсутствует.

  • Реестр сервисов статичен и основан на конфигурации, нет автоматического обнаружения сервисов из облачной учетной записи.

  • Нет никаких мутаций, исправлений или путей записи.

План развития

  • Дополнительные возможности только для чтения у существующих провайдеров.

  • Второй реальный провайдер для проверки границы нормализации с более чем одним вендором.

  • Удаленный транспорт, если сценарий развертывания действительно в нем нуждается.

  • Использование агентами реагирования на инциденты, как один из примеров универсального клиента MCP. CloudOps MCP не привязан к какому-либо конкретному потребителю.

Безопасность

  • Никаких методов мутации в интерфейсах провайдера.

  • Никакого выполнения команд оболочки, никаких вызовов подпроцессов облачного CLI.

  • IAM с минимальными привилегиями: только logs:FilterLogEvents и cloudwatch:GetMetricData, ничего не запрашивается "на всякий случай".

  • Только стандартная цепочка учетных данных AWS, без обработки пользовательских учетных данных.

  • Внутренние ссылки провайдера (имена групп логов, измерения CloudWatch) никогда не появляются в выводе инструмента.

  • Содержимое логов рассматривается как ненадежный, непрозрачный текст: никогда не анализируется, не выполняется и не интерпретируется.

  • Неожиданные сбои санируются на границе инструмента; только фиксированное общее сообщение пересекает ее, никогда — необработанная строка исключения.

  • Каждый телеметрический запрос ограничен, защищая как API провайдера, так и контекстное окно агента.

Лицензия

MIT, см. LICENSE.

Available Tools

6 tools
get_logsB

Get log events for a service, bounded by time range, count, and message length. Message content is opaque and never interpreted.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
serviceYes
max_eventsNo
time_rangeNo
environmentYes

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
capabilityNo
collectionNo
availabilityYes

TDQS

B3.1/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full burden. It usefully discloses that message content is opaque and never interpreted and that results are bounded by count and message length (i.e., truncation behavior), but omits ordering, permissions, and, critically, what happens when time_range is null.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Two short sentences with the core operation front-loaded and zero filler; the opacity caveat follows the scope statement logically.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

An output schema exists, so return values need not be explained. However, the absence of annotations and of any guidance on the required service/environment values or on the null-defaulted time_range leaves meaningful gaps for an agent to resolve.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters2/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage on the named properties is 0%, so the description must compensate. It loosely maps to time_range and max_events but gives no format or default semantics, and the two required parameters (service, environment) are undocumented in both schema and description.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a specific verb and resource ('Get log events for a service') and names the dimensions it is bounded by (time range, count, message length). The resource is clearly distinguishable from siblings like get_metrics and get_service_health, though it never explicitly routes the agent against them.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

No when-to-use guidance, no prerequisites, and no mention of alternatives such as get_metrics or get_operational_snapshot for higher-level views. The bounding clauses describe limits, not when this tool is the right choice.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

get_metricsA

Get metric series for a service. metric_names must be canonical names from get_services' available_metrics for that service. Always includes deterministic aggregates (min/max/average/last); raw points only when include_points=True, bounded.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
serviceYes
max_pointsNo
time_rangeNo
environmentYes
metric_namesYes
include_pointsNo

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
capabilityNo
collectionNo
availabilityYes

TDQS

A3.9/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full behavioral burden and does disclose output-shaping behavior: deterministic aggregates (min/max/average/last) are always returned, raw points only when include_points=True, and results are bounded. It says nothing about auth requirements, defaults for time_range, or rate limits, so it is strong but not complete.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Three short sentences, front-loaded with the core action and then the two key constraints; almost no filler. The trailing word 'bounded' is terse to the point of ambiguity about what bound applies.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness4/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

An output schema exists, so the description need not restate return fields, and it still usefully flags the conditional raw-points behavior. Given the 0% parameter coverage, it leaves time_range, service, and environment semantics undocumented, which is the main gap.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0% across 6 parameters, so the description must compensate and only partially does: it explains metric_names (canonical names from get_services) and include_points, and hints at max_points via 'bounded'. service, environment, and time_range semantics (inclusive start / exclusive end, default) are left entirely to the schema.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description states a specific verb and resource ('Get metric series for a service'), which naturally separates it from siblings like get_logs or get_service_health that operate on different resources. It is clear but never explicitly names a sibling or contrasting scope, so it stops short of a 5.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

It gives a concrete precondition: metric_names must be canonical names obtained from get_services' available_metrics, effectively telling the agent to call get_services first. It does not state when to prefer get_metrics over get_operational_snapshot or get_service_health, so no exclusions are covered.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

get_operational_snapshotB

Get a bounded operational snapshot for a service: recent deployments, its configured snapshot metrics, recent logs, and health. Each section reports its own status independently; a failure or unconfigured capability in one section never hides the others. Reports facts only, never a root cause.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
serviceYes
time_rangeNo
environmentYes

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
logsYes
healthYes
metricsYes
serviceYes
deploymentsYes
environmentYes

TDQS

B3.2/5.0
Behavior4/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full behavioral burden, and it does meaningful work: each section reports status independently, a failure or unconfigured capability in one section never hides others, and it reports facts only, never root cause. These are genuinely useful operational traits. It still omits what 'bounded' means concretely, permission/auth requirements, and volume limits for logs and metrics.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

Three sentences, front-loaded with the purpose followed by two high-value behavioral notes. No filler, and each sentence adds information about scope or behavior rather than restating the name.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

An output schema exists, so return-value explanation is not needed, and the description adequately covers purpose and partial-failure semantics. However, for an aggregation tool with three parameters and 0% schema coverage, the absence of parameter semantics and any guidance on choosing it over its four siblings leaves clear gaps.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters2/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0%, so the description must compensate, and it largely does not. 'for a service' gestures at the required service parameter, but environment, the optional time_range, and the default-null behavior are unexplained. The nested TimeRange carries its own schema description, but nothing in the tool description clarifies how parameters shape the snapshot.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a specific verb and resource (get an operational snapshot for a service) and enumerates the four content areas: deployments, metrics, logs, and health. This maps cleanly onto the four sibling tools, but the description never explicitly contrasts itself with those siblings (e.g., 'use this instead of calling get_logs/get_metrics separately'), so differentiation is implied rather than stated.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The word 'bounded' hints at a scoped overview use case, but there is no explicit when-to-use, when-not-to-use, or mention of the sibling alternatives it aggregates. An agent cannot tell from the text whether to prefer this tool over get_recent_deployments + get_logs + get_metrics + get_service_health.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

get_recent_deploymentsC

Get recent deployment events for a service, bounded by time/count

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
serviceYes
max_eventsNo
time_rangeNo
environmentYes

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
capabilityNo
collectionNo
availabilityYes

TDQS

C2.9/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full burden. 'Bounded by time/count' gestures at limiting behavior, but it never says what happens when time_range or max_events are omitted (both default to null), whether there is a server-side default window, or what the ordering/recency guarantee is. Read-only intent is only implied by the verb 'get'.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

A single front-loaded sentence with no filler; the scope qualifier follows the core action. It is efficient, though 'bounded by time/count' is compressed to the point of ambiguity.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

An output schema exists, so return-value documentation is not required, and the read-only nature of a 'get' tool is largely self-evident. Still, with zero annotations and two nullable tuning parameters, the description omits default-window behavior and the required environment parameter, leaving the agent to infer invocation semantics.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0%, so the description must compensate. It covers 'service' and loosely maps 'time/count' onto time_range and max_events, but the required 'environment' parameter is never mentioned and no defaults or format details are supplied (the UTC/inclusive-start semantics live only in the nested schema).

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a clear verb (get) and resource (recent deployment events) plus scope (for a service, bounded by time/count), which distinguishes it from get_logs, get_metrics, and get_service_health. It does not name any sibling explicitly, so it stops short of a 5.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The word 'recent' hints at a use case, but there is no statement of when to prefer this over get_logs, get_metrics, or get_operational_snapshot, and no exclusions or prerequisites. An agent must infer everything about tool selection.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

get_service_healthB

Provider-reported health signal for a service, never inferred

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
serviceYes
environmentYes

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
capabilityNo
collectionNo
availabilityYes

TDQS

B3.1/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description carries the full behavioral burden, and it does disclose one meaningful trait: the signal is provider-reported and never inferred, which tells the agent this is authoritative provenance rather than a derived heuristic. It still omits freshness, auth requirements, failure/unknown states, and error semantics for a tool whose entire value is a status signal.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

A single clause, front-loaded with the resource and followed by the one qualifier that matters. Nothing is padded and nothing needs trimming.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

An output schema exists, so return values need not be described, and the tool is structurally simple with only two params. Still, with zero annotations and zero parameter coverage, the definition leaves the agent without usage context or argument semantics, so it is only minimally complete.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters2/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Both parameters (service, environment) have 0% schema description coverage, and the description adds no meaning — it does not clarify identifier format, environment naming, or whether defaults exist. For a 2-param required tool at zero coverage, the description should compensate and does not.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description names a specific resource (a service's health signal) and its provenance, so an agent can distinguish it from get_logs, get_metrics, or get_recent_deployments. However, there is no explicit verb and no named sibling to route against, so differentiation is implied rather than stated.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

There is no when-to-use guidance, no prerequisites, and no mention of alternatives such as get_operational_snapshot or get_metrics. The agent is left to infer that this is the health-check counterpart to the other read tools.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

get_servicesC

List known services and which capabilities are configured for each.

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
environmentNo
max_servicesNo

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
servicesNo
truncatedNo
applied_maxYes
requested_maxYes
returned_countYes

TDQS

C2.6/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description carries the full behavioral burden. It implies a read-only list but does not state authentication requirements, pagination behavior, rate limits, or error handling.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

A single front-loaded sentence with no filler or redundancy. It is appropriately concise for a list operation, though its brevity contributes to gaps in other dimensions.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

An output schema exists, so return values need not be explained. However, with zero annotations and 0% parameter description coverage, the description omits filtering behavior (environment) and result limiting (max_services), leaving the agent without enough context for correct invocation.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters1/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

The description does not mention the environment or max_services parameters at all. With 0% schema description coverage, it fails to compensate for the missing parameter documentation.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

States a specific verb ('List') and resource ('services') plus the returned data ('capabilities configured for each'). However, it does not differentiate from siblings such as get_operational_snapshot, so it misses the top score.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines2/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

No when-to-use guidance, prerequisites, or alternatives are named. Sibling tools like get_service_health or get_operational_snapshot are not referenced, leaving the agent to infer when this inventory tool is appropriate.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 6 tool updatesv0.1.0
    • First observedget_logs
    • First observedget_metrics
    • First observedget_operational_snapshot
    • First observedget_recent_deployments
    • First observedget_service_health
    • First observedget_services

TDQS

A3.5/5.0

Scored across 6 tools

Disambiguation5/5

Each tool targets a distinct observability resource or action: service inventory, deployments, health, logs, metrics, and a composite snapshot. The composite snapshot is explicitly scoped as a bounded aggregation, so it does not blur with the individual tools. No two tools appear to do the same thing.

Naming Consistency5/5

All six tools use the same get_ verb prefix and snake_case convention, with clear noun phrases (get_services, get_recent_deployments, get_service_health, get_logs, get_metrics, get_operational_snapshot). The pattern is predictable and easy to scan.

Tool Count5/5

Six tools is a well-scoped size for a read-only CloudOps observability server. Each tool covers a distinct monitoring concern without redundant or filler endpoints.

Completeness4/5

The surface covers core operational data: services, deployments, health, logs, metrics, and a combined snapshot. Minor gaps exist for adjacent operational context such as alerts/incidents or deployment detail views, but core diagnostic workflows are supported.

Maintenance

ActivitySlowing
ResponsivenessNo issues

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    An MCP server that connects Claude (or any MCP compatible client) to your existing log infrastructure. Query, summarize, and trace logs in plain English across GCP Cloud Logging, AWS CloudWatch, Azure Log Analytics, Grafana Loki, and Elasticsearch without writing filter expressions or leaving your editor.
    204 npm
    4
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    MCP server for querying observability data from Elasticsearch, SkyWalking, and Prometheus/VictoriaMetrics, enabling AI models to search logs, traces, and metrics across environments.
    9
    MIT
  • A
    license
    Not graded
    quality
    B
    maintenance
    A read-only MCP server that exposes tools to query Datadog monitors and logs, and AWS CloudWatch Logs, and to group recurring errors by fingerprint. Designed for use with Claude Code to diagnose issues and propose fixes.
    MIT