ProspectPro MCP 服务层提供了一系列专业化的 Model Context Protocol (MCP) 服务器,用于可观测性、故障排除、记忆管理和结构化思维,以支持其 AI 代理工作流。
提供 Claude Code 使用情况的全面可观测性数据,通过 MCP 协议向 LLM 客户端暴露成本、Token 用量、缓存效率等指标。
连接Prometheus监控系统的模型上下文协议(MCP)服务器,为LLM提供Prometheus数据查询和发现能力。
为AI助手提供基于Model Context Protocol (MCP) 的接口,实现与Google Cloud环境的自然语言交互和自动化管理,包含gcloud CLI和Observability API服务。
一个基于Go语言实现的Model Context Protocol (MCP) 服务器,内置OpenTelemetry支持,提供LLM应用所需的上下文服务和工具调用能力。
通过Model Context Protocol (MCP) 协议,为AI助手提供访问和分析AWS CloudWatch Logs日志的能力,实现日志浏览、搜索、分析和关联等功能。
通过Model Context Protocol (MCP) 协议,连接 Claude AI 和 Honeycomb,实现可观测性数据交互和自动化运维。
Metoro MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器,它将 Metoro 平台的 Kubernetes 监控数据以标准化的方式提供给 LLM 客户端,例如 Claude Desktop App,使用户可以通过自然语言与 Kubernetes 集群进行交互。
一个Datadog MCP服务器,允许LLM如Claude访问和分析来自Datadog中Kubernetes集群和命名空间的日志。
Metoro MCP Server是一个Kubernetes可观测性工具,通过Model Context Protocol (MCP) 协议,使得LLM应用能够安全便捷地访问和分析Kubernetes集群的metrics、logs、traces和events等数据,实现AI驱动的Kubernetes运维和监控。
Honeycomb MCP Server 允许大型语言模型直接查询和分析Honeycomb的监控数据,提供数据集访问和多种分析工具。
Prometheus Server是一个MCP服务器,允许LLM客户端访问Prometheus监控指标数据,提供指标列表浏览和详细数据读取功能。