**인시던트 발견(detection) → 분석(analysis)**을 돕는 Python MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. 메트릭 시계열에서 이상 징후를 탐지하고, 상관 관계를 묶어 근본원인 후보와 권장 조치까지 제시합니다.
하나의 도구 계약(tool contract)을 두 개의 백엔드가 공유합니다:
서버 | 백엔드 | 용도 |
| 내장 합성 데이터 (결정론) | VM 없이 개발·데모·회귀테스트 |
| 실제 VictoriaMetrics HTTP API | 운영/실측 인시던트 분석 |
두 서버의 도구 시그니처가 100% 동일하므로, mock으로 워크플로를 개발한 뒤 무중단으로 실제 VM 전환이 됩니다.
incident_mcp/
├── core/ # 백엔드 무관 공통 로직 (순수 함수 → 테스트 용이)
│ ├── models.py # Pydantic: Anomaly, IncidentAnalysis, Series ...
│ ├── datasource.py # Protocol(인터페이스) — VM/Mock이 구현
│ ├── detection.py # 이상탐지: zscore · spike · trend · threshold
│ └── analysis.py # 상관분석 + 근본원인 휴리스틱
├── datasources/
│ ├── mock_ds.py # 재현 가능한 합성 메트릭 + 주입된 인시던트 시나리오
│ └── vm_ds.py # VictoriaMetrics(Prometheus 호환) HTTP 클라이언트
├── servers/
│ ├── mock_server.py # B: mock 데이터소스 주입
│ └── vm_server.py # A: VictoriaMetrics 데이터소스 주입
└── tools.py # 공통 MCP 도구 4종 (두 서버가 공유)MCP 도구 4종
도구 | 설명 |
| 사용 가능한 메트릭 카탈로그 |
| 원시 시계열 조회 (확인/디버깅) |
| 이상탐지 실행 (zscore/spike/trend) |
| 탐지→분석 원스텝 (근본원인 후보 + 권장조치) |
Related MCP server: MCP Server for vmanomaly
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
# 단위 테스트
pytest -q
# mock 서버로 종단(E2E) 데모 — mock 2개 시나리오 + 실제 VM
python examples/e2e_client.py방법 | 잡는 패턴 | 예시 인시던트 |
| 평균에서 크게 벗어난 순간값 | 순간 스파이크 |
| 직전 구간 대비 급격한 변화율 | 에러율 급증 |
| 완만한 단조 증가/감소 | 메모리 누수 (zscore/spike로는 안 잡힘) |
| 절대 임계치 위반 | SLA 한계 초과 |
💡 메모리 누수처럼 "서서히 새는" 패턴은 순간값 기반(zscore/spike)으로는 탐지되지 않아 회귀 기울기 기반
trend탐지기를 별도로 두었습니다. — step2 참고
MIT
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Monitor MCP servers, API contracts and AI outputs for schema drift. Alerts on breaking changes.
Free MCP tools: the only MCP linter, health checks, cost estimation, and trust evaluation.
Hosted MCP endpoint with realistic fake data for prototyping agents. 12 tools, no setup.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/yoojung2/incident-mcp'
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