Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
yoojung2

incident-mcp

by yoojung2
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

incident-mcp

Обнаружение инцидентов (detection) → анализ (analysis) — это Python-сервер MCP (Model Context Protocol). Он выявляет аномальные признаки во временных рядах метрик, группирует корреляции и предлагает кандидатов в первопричины и рекомендуемые действия.

Один контракт инструментов (tool contract) используют два бэкенда:

Сервер

Бэкенд

Назначение

mock-incident-mcp

встроенные синтетические данные (детерминированные)

разработка, демо и регрессионное тестирование без VM

vm-incident-mcp

реальный HTTP API VictoriaMetrics

анализ инцидентов в эксплуатации/по фактическим данным

Поскольку сигнатуры инструментов обоих серверов совпадают на 100%, рабочий процесс можно разработать на mock-сервере, а затем без остановки переключиться на реальный VM.

Архитектура

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)

4 инструмента MCP

Инструмент

Описание

list_metrics

каталог доступных метрик

fetch_series

запрос исходных временных рядов (проверка/отладка)

detect_anomalies

запуск обнаружения аномалий (zscore/spike/trend)

analyze_incident

обнаружение→анализ за один шаг (кандидаты в первопричины + рекомендуемые действия)

Related MCP server: MCP Server for vmanomaly

Быстрый старт

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.py

Документация (по шагам)

Методы обнаружения аномалий (сводка)

Метод

Выявляемый паттерн

Пример инцидента

zscore

значение, сильно отклоняющееся от среднего

мгновенный спайк

spike

резкое изменение по сравнению с предыдущим интервалом

резкий рост частоты ошибок

trend

плавное монотонное увеличение/уменьшение

утечка памяти (не обнаруживается через zscore/spike)

threshold

нарушение абсолютного порога

превышение лимита SLA

💡 Такие паттерны, как утечка памяти («медленное протекание»), не обнаруживаются методами, основанными на мгновенных значениях (zscore/spike), поэтому мы добавили отдельный детектор trend на основе наклона регрессии. — см. step2

Лицензия

MIT

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

ActivityMaintained
ResponsivenessSyncing

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • OCP Performance Analyzer MCP by openshift-eng

    OCP Performance Analyzer MCPofficial

    openshift-eng
    A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    A comprehensive, AI-powered performance analysis and monitoring platform for OpenShift/Kubernetes clusters. This project provides Model Context Protocol (MCP) servers for analyzing etcd, network, and OVN-Kubernetes components with deep performance insights, automated root cause analysis, and actionable recommendations.
    1
    Apache 2.0

  • incident-commander-mcp

    hashirR786
    F
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    AI-powered incident management MCP server that enables investigation, root cause analysis, and response actions for production incidents using mocked data for demo purposes.
    8
    -