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kajirita2002

honeycomb-mcp-server

by kajirita2002
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ハニカムMCPサーバー

日本語

概要

このサーバーは、モデル コンテキスト プロトコル (MCP)を使用して、Claude AI がHoneycomb APIと対話できるようにするインターフェイスです。

この MCP サーバーを使用すると、Claude AI は Honeycomb データセット、クエリ、イベント、ボード、マーカー、SLO、トリガーの取得、作成、更新などの操作を実行できます。

Related MCP server: mcp-server-docker

リポジトリについて

このリポジトリは、Honeycomb MCPサーバーのスタンドアロン実装を提供します。Claude AIとHoneycombを統合することで、可観測性と監視ワークフローを効率化します。

設定

前提条件

  • Node.js 18以上

  • ハニカムAPIキー

インストール

# Install globally
npm install -g @kajirita2002/honeycomb-mcp-server

# Or use directly with npx
npx @kajirita2002/honeycomb-mcp-server

環境変数の設定

# Set environment variables
export HONEYCOMB_API_KEY="your_honeycomb_api_key"

MCP構成例

この MCP サーバーを使用している場合は、 mcp_config.jsonファイルに次の構成を追加します。

"honeycomb": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@kajirita2002/honeycomb-mcp-server"],
  "env": {
    "HONEYCOMB_API_KEY": "your_honeycomb_api_key"
  }
}

サーバーの起動

# Start the server
npm start

利用可能なツール

この MCP サーバーは次のツールを提供します。

認証

  1. honeycomb_auth

    • Honeycomb APIで認証する

    • 入力：

      • apiKey (文字列、オプション): Honeycomb API キー (指定されていない場合は環境変数を使用)

データセット管理

  1. honeycomb_datasets_list

    • 利用可能なすべてのデータセットを一覧表示します

    • 入力パラメータは不要

  2. honeycomb_dataset_get

    • 特定のデータセットに関する情報を取得します

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

  3. honeycomb_datasets_create

    • 新しいデータセットを作成する

    • 入力：

      • name (文字列、必須): データセットの名前

      • description （文字列、オプション）: データセットの説明

列管理

  1. honeycomb_columns_list

    • データセット内のすべての列を一覧表示します

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

クエリ管理

  1. honeycomb_query_create

    • データセットの新しいクエリを作成する

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

      • query (オブジェクト、必須): クエリ構成

  2. honeycomb_query_result_create

    • クエリを実行し、結果を返します

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

      • query (オブジェクト、必須): クエリ構成

イベント管理

  1. honeycomb_event_create

    • データセットに新しいイベントを作成します

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

      • data （オブジェクト、必須）: イベントデータ

取締役会運営

  1. honeycomb_boards_list

    • すべてのボードを一覧表示します

    • 入力パラメータは不要

  2. honeycomb_board_get

    • 特定のボードに関する情報を取得します

    • 入力：

      • boardId (文字列、必須): ボードのID

  3. honeycomb_board_create

    • 新しいボードを作成します

    • 入力：

      • name (文字列、必須): ボードの名前

      • description (文字列、オプション): ボードの説明

      • query_ids (文字列の配列、オプション): ボードに含めるクエリID

  4. honeycomb_board_update

    • 既存のボードを更新する

    • 入力：

      • boardId (文字列、必須): 更新するボードのID

      • name (文字列、オプション): ボードの新しい名前

      • description （文字列、オプション）：ボードの新しい説明

      • query_ids (文字列の配列、オプション): ボードに含める新しいクエリID

マーカー管理

  1. honeycomb_markers_list

    • データセットのすべてのマーカーを一覧表示します

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

  2. honeycomb_marker_create

    • 新しいマーカーを作成します

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

      • message (文字列、必須): マーカーのメッセージ

      • type (文字列、必須): マーカーの種類

      • start_time (文字列、必須): マーカーの開始時刻

      • end_time (文字列、オプション): マーカーの終了時刻

      • url (文字列、オプション): マーカーに関連付けられたURL

    • 入力：

      • datasetSlug (文字列、必須): データセットのスラッグ

      • markerId (文字列、必須): 削除するマーカーのID

使用例

以下は、Claude がこの MCP サーバーを使用して新しい Honeycomb データセットを作成し、イベントを追加する例です。

[Claude] Please create a new dataset in Honeycomb called "Application Monitoring" with a description "Monitoring for our production application".

[User] I'll help you create a new dataset in Honeycomb.

[Claude] I'll create a new dataset for you in Honeycomb. 

I'll use the honeycomb_datasets_create tool:

Input:
{
  "name": "Application Monitoring",
  "description": "Monitoring for our production application"
}

The dataset has been created successfully!

[Claude] Now, let me add an event to this dataset. I'll create an event with some sample metrics.

I'll use the honeycomb_event_create tool:

Input:
{
  "datasetSlug": "application-monitoring",
  "data": {
    "service": "api-gateway",
    "duration_ms": 45.2,
    "status_code": 200,
    "endpoint": "/users",
    "method": "GET"
  }
}

Event created successfully! You can now see this event in the Honeycomb UI under the Application Monitoring dataset.

[Claude] I can also create a query to analyze this data. Let me create a query that shows the average duration by endpoint.

I'll use the honeycomb_query_create tool:

Input:
{
  "datasetSlug": "application-monitoring",
  "query": {
    "calculations": [
      {
        "op": "AVG",
        "column": "duration_ms"
      }
    ],
    "breakdowns": ["endpoint"],
    "time_range": 3600
  }
}

一般的な統合パターン

  1. 可観測性自動化

    [User] Claude, please help me set up a new SLO for API response times.

[Claude] I can help with that. Let me create an SLO to track API response times.

I'll use honeycomb_slo_create with these parameters:
{
  "datasetSlug": "production-api",
  "name": "API Response Time SLO",
  "description": "Tracks response time for critical API endpoints",
  "sli": {
    "alias": "Response Time < 300ms",
    "conditions": {
      "column": "duration_ms",
      "operator": "<",
      "value": 300
    }
  },
  "time_period_days": 30,
  "target_per_million": 995000
}

  2. 事件調査

    [User] We're seeing elevated error rates in production. Can you help investigate?

[Claude] I'll help investigate the elevated error rates. Let me query the recent error data.

First, I'll use honeycomb_query_result_create:
{
  "datasetSlug": "production",
  "query": {
    "calculations": [
      {
        "op": "COUNT"
      }
    ],
    "filters": [
      {
        "column": "status_code",
        "operator": ">=",
        "value": 500
      }
    ],
    "breakdowns": ["service", "endpoint"],
    "time_range": 3600,
    "granularity": 60
  }
}

「本番アプリケーションの監視」という説明でデータセット「アプリケーション監視」を作成しています...

[Claudeはhoneycomb_datasets_createを使用しています]

データセットが正常に作成されました。これでイベントを追加できます。

テストのためにデータセットにサンプル イベントを作成しますか?

[ユーザー] はい、サンプルイベントを追加してください。

[クロード] 「アプリケーション監視」データセットにサンプル イベントを追加します。

[Claudeはhoneycomb_event_createを使用しています]

成功しました！以下のデータを含むサンプルイベントを「アプリケーション監視」データセットに追加しました: { "service": "api-server", "message": "User login successful", "duration_ms": 45, "status_code": 200, "endpoint": "/api/login", "timestamp": "2025-03-25T14:30:00Z" }

このイベントは、完了までに 45 ミリ秒かかった成功したユーザー ログイン操作を表します。

これで、Honeycomb ダッシュボードでこのイベントを表示し、データを分析するためのクエリの構築を開始できます。


## Error Handling

This MCP server returns error information in a consistent format. When an error occurs, the following structure is returned:

```json
{
  "error": {
    "message": "Detailed error description",
    "code": "ERROR_CODE"
  }
}

一般的なエラーコード

  • AUTH_ERROR : 認証に失敗しました。APIキーを確認してください。

  • NOT_FOUND : 要求されたリソースが見つかりません。

  • INVALID_PARAMETER : 1 つ以上のパラメータが無効です。

  • RATE_LIMIT : Honeycomb API のレート制限に達しました。

  • SERVER_ERROR : 内部サーバーエラーが発生しました。

トラブルシューティングのヒント

  1. 認証の問題

    • HONEYCOMB_API_KEYが正しく設定されていることを確認してください

    • APIキーに適切な権限があることを確認する

  2. データセットが見つかりません

    • データセットのスラッグが正しいことを確認します（タイプミスがないか確認します）

    • Honeycombアカウントにデータセットが存在することを確認してください

  3. クエリ実行の問題

    • クエリパラメータが正しくフォーマットされていることを検証する

    • クエリ内の列名がデータセット内の列名と一致していることを確認します

貢献

Honeycomb MCPサーバーへの貢献を歓迎します！貢献方法は以下の通りです。

開発セットアップ

  1. リポジトリをフォークする

  2. フォークをクローンする

    git clone https://github.com/your-username/honeycomb-mcp-server.git

  3. 依存関係をインストールする

    npm install

  4. 変更を加える

  5. ビルドを実行する

    npm run build

  6. 変更をローカルでテストする

プルリクエストプロセス

  1. 機能ブランチを作成する

    git checkout -b feat-your-feature-name

  2. Conventional Commits形式に従って変更をコミットします。

    git commit -m "feat: add new feature"

  3. フォークにプッシュする

    git push origin feat-your-feature-name

  4. プルリクエストを開く

コーディング標準

  • すべての新しいコードにTypeScriptを使用する

  • 既存のコードスタイルに従う

  • 公開APIにコメントを追加する

  • 新しい機能のテストを書く

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスに基づいてライセンスされています - 詳細についてはLICENSEファイルを参照してください。

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

Tools

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