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query-layer

by ramraj-patel
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Python

Query Layer API 用 MCP Server

公式の Python MCP SDK v2 で構築された、AI アシスタントにメトリクス query-layer API を公開する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。

クイックスタート

# Prerequisites: Python 3.10+, uv
uv sync
uv run mcp dev src/server.py

コンソールに出力された URL で MCP Inspector を開いてください。ping ツールが利用可能なことを確認できます。

Related MCP server: prometheus-mcp

Cursor 統合

.cursor/mcp.json ファイルは事前に設定されています。Cursor を再起動すると、query-layer MCP サーバーが AI アシスタントで利用できるようになります。

Phoenix を使ったローカルトレーシング（任意）

# Terminal 1: start Phoenix
uv run phoenix serve

# Terminal 2: run the server pointing at Phoenix
export PHOENIX_COLLECTOR_ENDPOINT=http://localhost:6006
uv run mcp dev src/server.py

トレースは http://localhost:6006 で確認できます — Phoenix は MCP ツール呼び出し、プロンプト、GenAI スパンをネイティブにレンダリングします。

ドキュメント

ドキュメント

目的

計画

問題の記述、解決アプローチ、実装計画

レビュー

本番運用レベルのプランレビュー

設計

MCP の概念、技術選定、設計上の決定

はじめに

セットアップ、インストール、実行、設定、トラブルシューティング

可観測性

ログ、トレーシング、OTLP、ローカル Phoenix

プロジェクト構造

src/
  server.py          # MCPServer + tools (entry point)
  logging_config.py  # Structured JSON logging to stderr
  otel_config.py     # OpenTelemetry exporter configuration
.cursor/
  mcp.json           # Cursor MCP server configuration
docs/
  plan.md            # Full implementation plan
  review.md          # Plan review
  design.md          # Design document
  getting-started.md # Setup guide
  observability.md   # Observability guide

ライセンス

Apache 2.0 — LICENSE をご参照ください。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo issues

Resources

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