PagerDuty API機能をLLMに公開するサーバー。このサーバーは、構造化された入出力を用いてプログラム的に使用できるように設計されています。

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概要

PagerDuty MCPサーバーは、PagerDuty APIと連携するためのツールセットを提供します。これらのツールは、LLMがインシデント、サービス、チーム、ユーザーなどのPagerDutyリソースに対してさまざまな操作を実行するために使用できるように設計されています。

Related MCP server: Lark MCP Server

インストール

PyPIから

pip install pagerduty-mcp-server

ソースから

# Clone the repository
git clone https://github.com/wpfleger96/pagerduty-mcp-server.git
cd pagerduty-mcp-server

# Install dependencies
brew install uv
uv sync

要件

Python 3.13以上
PagerDuty APIキー

構成

PagerDuty MCP サーバーでは、環境に PagerDuty API キーを設定する必要があります。

PAGERDUTY_API_KEY=your_api_key_here

使用法

グースエクステンションとして

{
  "type": "stdio",
  "enabled": true,
  "args": [
    "run",
    "python",
    "-m",
    "pagerduty_mcp_server"
  ],
  "commandInput": "uv run python -m pagerduty_mcp_server",
  "timeout": 300,
  "id": "pagerduty-mcp-server",
  "name": "pagerduty-mcp-server",
  "description": "pagerduty-mcp-server",
  "env_keys": [
    "PAGERDUTY_API_KEY"
  ],
  "cmd": "uv"
}

スタンドアロンサーバーとして

uv run python -m pagerduty_mcp_server

応答フォーマット

すべての API 応答は一貫した形式に従います。

{
  "metadata": {
    "count": <int>,  // Number of results
    "description": "<str>"  // A short summary of the results
  },
  <resource_type>: [ // Always pluralized for consistency, even if one result is returned
    {
      ...
    },
    ...
  ],
  "error": {  // Only present if there's an error
    "message": "<str>",  // Human-readable error description
    "code": "<str>"  // Machine-readable error code
  }
}

エラー処理

エラーが発生すると、応答には次の構造のエラーオブジェクトが含まれます。

{
  "metadata": {
    "count": 0,
    "description": "Error occurred while processing request"
  },
  "error": {
    "message": "Invalid user ID provided",
    "code": "INVALID_USER_ID"
  }
}

一般的なエラーのシナリオは次のとおりです。

無効なリソース ID (例: user_id、team_id、service_id)
必要なパラメータが不足しています
無効なパラメータ値
APIリクエストの失敗
応答処理エラー

パラメータ検証

すべてのIDパラメータは有効なPagerDutyリソースIDである必要があります
日付パラメータは有効なISO8601タイムスタンプである必要があります
リストパラメータ（例： statuses 、 team_ids ）には有効な値が含まれている必要があります
リストパラメータ内の無効な値は無視されます
必須パラメータはNoneまたは空の文字列にすることはできません
list_incidentsのstatusesの場合、有効な値はtriggered 、 acknowledged 、 resolvedのみです。
インシデントのurgencyについては、 highとlowのみが有効値です
limitパラメータはリスト操作によって返される結果の数を制限するために使用できます。

レート制限とページネーション

サーバーはPagerDutyのレート制限を尊重します
サーバーが自動的にページ区切りを処理します
limitパラメータはリスト操作によって返される結果の数を制御するために使用できます。
制限が指定されていない場合、サーバーはデフォルトで最大{pagerduty_mcp_server.utils.RESPONSE_LIMIT}件の結果を返します。

使用例

from pagerduty_mcp_server import incidents
from pagerduty_mcp_server.utils import RESPONSE_LIMIT

# List all incidents (including resolved) for the current user's teams
incidents_list = incidents.list_incidents()

# List only active incidents
active_incidents = incidents.list_incidents(statuses=['triggered', 'acknowledged'])

# List incidents for specific services
service_incidents = incidents.list_incidents(service_ids=['SERVICE-1', 'SERVICE-2'])

# List incidents for specific teams
team_incidents = incidents.list_incidents(team_ids=['TEAM-1', 'TEAM-2'])

# List incidents within a date range
date_range_incidents = incidents.list_incidents(
    since='2024-03-01T00:00:00Z',
    until='2024-03-14T23:59:59Z'
)

# List incidents with a limit on the number of results
limited_incidents = incidents.list_incidents(limit=10)

# List incidents with the default limit
default_limit_incidents = incidents.list_incidents(limit=RESPONSE_LIMIT)

ユーザーコンテキスト

多くの関数はcurrent_user_contextパラメータ（デフォルトはTrue ）を受け付けます。このパラメータは、このコンテキストに基づいて結果を自動的にフィルタリングします。current_user_context がTrueの場合、自動フィルタリングと競合するため、特定のフィルタパラメータは使用current_user_contextません。

すべてのリソースタイプの場合:
- user_ids``current_user_context=Trueでは使用できません
インシデントの場合:
- team_idsとservice_ids``current_user_context=Trueでは使用できません
サービスの場合:
- team_ids``current_user_context=Trueでは使用できません
エスカレーションポリシーの場合:
- team_ids``current_user_context=Trueでは使用できません
オンコールの場合:
- user_ids``current_user_context=Trueでは使用できません
- schedule_ids特定のスケジュールでフィルタリングするために引き続き使用できます。
- クエリは、現在のユーザーのチームに関連付けられているすべてのエスカレーションポリシーのオンコールを表示します。
- これは、「現在私のチームでオンコールになっているのは誰ですか?」などの質問に答えるのに役立ちます。
- 現在のユーザーのIDはフィルターとして使用されないため、オンコール中のチームメンバー全員が表示されます。

発達

テストの実行

ほとんどのテストでは PagerDuty API への実際の接続が必要なので、完全なテストスイートを実行する前に環境でPAGERDUTY_API_KEYを設定する必要があることに注意してください。

uv run pytest

ユニットテストのみ (つまり、環境でPAGERDUTY_API_KEY設定する必要のないテスト) を実行するには:

uv run pytest -m unit

統合テストのみを実行するには:

uv run pytest -m integration

パーサーテストのみを実行するには:

uv run pytest -m parsers

特定のサブモジュールに関連するテストのみを実行するには:

uv run pytest -m <client|escalation_policies|...>

MCP Inspector を使用したデバッグサーバー

npx @modelcontextprotocol/inspector uv run python -m pagerduty_mcp_server

貢献

リリース

このプロジェクトでは、自動リリースにConventional Commitsを使用しています。コミットメッセージによってバージョンアップが決定されます。

feat: → マイナーバージョンアップ (1.0.0 → 1.1.0)
fix: → パッチバージョン (1.0.0 → 1.0.1)
BREAKING CHANGE: → メジャーバージョン (1.0.0 → 2.0.0)

CHANGELOG.md、GitHub リリース、PyPI パッケージは自動的に更新されます。

ドキュメント

ツールドキュメント- パラメータ、戻り値の型、サンプルクエリなど、利用可能なツールに関する詳細情報

コンベンション

すべてのAPIレスポンスは、メタデータ、リソースリスト、およびオプションのエラーを含む標準形式に従います。
応答内のリソース名は一貫性を保つために常に複数形になります
単一の項目を返すすべての関数は、1つの要素を持つリストを返します。
エラー応答にはメッセージとコードの両方が含まれます
すべてのタイムスタンプはISO8601形式です
テストには、そのタイプ（ユニット/統合）、テスト対象のリソース（インシデント、チームなど）、解析機能をテストするかどうか（「パーサー」マーカー）を示す pytest マーカーが付けられます。

PagerDuty MCP Server

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