使用说明

蜂窝MCP

⚠️ 已弃用：此自托管MCP服务器已弃用。请迁移到托管的蜂窝模型上下文协议（MCP）解决方案，网址为蜂窝MCP文档.

A. 模型上下文协议用于与Honeycomb可观测性数据交互的服务器。此服务器使Claude等LLM能够跨多个环境直接分析和查询您的Honeycomb数据集。

需求

Node.js 18+
具有完全权限的蜂窝API密钥：
- 查询访问以进行分析
- SLO和触发器的读取权限
- 数据集操作的环境级访问

蜂窝MCP实际上是蜂窝的一个完整的替代接口，因此您需要API的广泛权限。

仅限蜂窝企业

目前，这仅适用于Honeycomb Enterprise客户。

运作原理

今天，这是一个单服务器进程 你必须在自己的电脑上运行。它没有经过身份验证。所有信息都使用客户端和服务器之间的STDIO。

安装

pnpm install
pnpm run build

构建工件进入 /build 文件夹。

配置

要使用此MCP服务器，您需要通过MCP配置中的环境变量提供Honeycomb API密钥。

{
    "mcpServers": {
      "honeycomb": {
        "command": "node",
        "args": [
          "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
        ],
        "env": {
          "HONEYCOMB_API_KEY": "your_api_key"
        }
      }
    }
}

对于多种环境：

{
    "mcpServers": {
      "honeycomb": {
        "command": "node",
        "args": [
          "/fully/qualified/path/to/honeycomb-mcp/build/index.mjs"
        ],
        "env": {
          "HONEYCOMB_ENV_PROD_API_KEY": "your_prod_api_key",
          "HONEYCOMB_ENV_STAGING_API_KEY": "your_staging_api_key"
        }
      }
    }
}

重要提示： 这些环境变量必须赌注设定在 env MCP配置块。

欧盟配置

欧盟客户还必须设定 HONEYCOMB_API_ENDPOINT 配置，因为MCP默认为非EU实例。

# Optional custom API endpoint (defaults to https://api.honeycomb.io)
HONEYCOMB_API_ENDPOINT=https://api.eu1.honeycomb.io/

缓存配置

MCP服务器为所有非查询Honeycomb API调用实现缓存，以提高性能并减少API的使用。可以使用以下环境变量配置缓存：

# Enable/disable caching (default: true)
HONEYCOMB_CACHE_ENABLED=true

# Default TTL in seconds (default: 300)
HONEYCOMB_CACHE_DEFAULT_TTL=300

# Resource-specific TTL values in seconds (defaults shown)
HONEYCOMB_CACHE_DATASET_TTL=900    # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_COLUMN_TTL=900     # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_BOARD_TTL=900      # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_SLO_TTL=900        # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_TRIGGER_TTL=900    # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_MARKER_TTL=900     # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_RECIPIENT_TTL=900  # 15 minutes
HONEYCOMB_CACHE_AUTH_TTL=3600      # 1 hour

# Maximum cache size (items per resource type)
HONEYCOMB_CACHE_MAX_SIZE=1000

客户端兼容性

蜂窝MCP已在以下客户中进行了测试：

它可能会与其他客户合作。

特性

跨多个环境查询Honeycomb数据集
运行分析查询，支持：
- 多种计算类型（COUNT、AVG、P95等）
- 故障和过滤器
- 基于时间的分析
监控SLO及其状态（仅限企业）
分析列和数据模式
查看和分析触发器
访问数据集元数据和模式信息
针对所有非查询API调用，使用基于TTL的缓存优化性能

资源

使用以下格式的URI访问Honeycomb数据集： honeycomb://{environment}/{dataset}

例如：

honeycomb://production/api-requests
honeycomb://staging/backend-services

资源响应包括：

数据集名称
列信息（名称、类型、描述）
架构详细信息

工具

list_datasets：列出环境中的所有数据集
```
{ "environment": "production" }
```

get_columns：获取数据集的列信息

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests"
}

run_query：运行具有丰富选项的分析查询

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    { "op": "COUNT" },
    { "op": "P95", "column": "duration_ms" }
  ],
  "breakdowns": ["service.name"],
  "time_range": 3600
}

analyze_columns：通过运行统计查询并返回计算指标来分析数据集中的特定列。

list_slos：列出数据集的所有SLO

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests"
}

get_slo：获取详细的SLO信息

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "sloId": "abc123"
}

list_triggers：列出数据集的所有触发器

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests"
}

get_trigger：获取详细的触发信息

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "triggerId": "xyz789"
}

get_trace_link：在Honeycomb UI中生成指向特定跟踪的深度链接

get_instrumentation_help：提供OpenTetry仪器指南

{
  "language": "python",
  "filepath": "app/services/payment_processor.py"
}

Claude查询示例

问克劳德这样的问题：

“生产环境中有哪些可用的数据集？”
“显示API服务在过去一小时内的P95延迟”
“按服务名称细分的错误率是多少？”
“是否有任何SLO接近违反预算？”
“显示暂存环境中的所有活动触发器”
“API生产数据集中有哪些列可用？”

优化工具响应

所有工具响应都经过优化，以减少上下文窗口的使用，同时保留基本信息：

列出数据集：仅返回名称、slug和描述
获取列：返回简化的列信息，重点是名称、类型和描述
运行查询:
- 包括实际结果和必要的元数据
- 添加自动计算的摘要统计信息
- 仅包括热图查询的系列数据
- 省略详细的元数据、链接和执行细节
分析列:
- 返回顶部值、计数和关键统计信息
- 在适当的时候自动计算数字指标
SLO信息：简化为关键状态指标和绩效指标
触发信息：重点关注触发状态、条件和通知目标

这种优化确保了响应简洁而完整，允许LLM在上下文限制内处理更多数据。

查询规范 `run_query`

这 run_query 该工具支持全面的查询规范：

计算：要执行的操作数组
- 支持的操作：COUNT、CONCURRENCY、COUNT_DISTINCT、HEATMAP、SUM、AVG、MAX、MIN、P001、P01、P05、P10、P25、P50、P75、P90、P95、P99、RATE_AVG、RATE_SUM、RATE_MAX
- 像COUNT和CONCURRENCY这样的操作不需要列
- 例子： {"op": "HEATMAP", "column": "duration_ms"}
过滤器：过滤条件数组
- 支持的运算符：=！=，>，>=，<，<=，以开头，不以开头，存在，不存在，包含，不包含，in，not in
- 例子： {"column": "error", "op": "=", "value": true}
滤波器组合：“AND”或“or”（默认为“AND”）
故障：按以下方式对结果进行分组的列数组
- 例子： ["service.name", "http.status_code"]
订单：指定如何对结果排序的数组
- 必须引用细分或计算中的列
- HEATMAP操作不能在订单中使用
- 例子： {"op": "COUNT", "order": "descending"}
时间范围：以秒为单位的相对时间范围（例如，最后一小时为3600）
- 可以与start_time或end_time组合使用，但不能同时使用
开始时间 和 结束时间：绝对时间范围的UNIX时间戳
有：根据计算值筛选结果
- 例子： {"calculate_op": "COUNT", "op": ">", "value": 100}

查询示例

以下是一些真实世界的示例查询：

查找缓慢的API调用

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    {"column": "duration_ms", "op": "HEATMAP"},
    {"column": "duration_ms", "op": "MAX"}
  ],
  "filters": [
    {"column": "trace.parent_id", "op": "does-not-exist"}
  ],
  "breakdowns": ["http.target", "name"],
  "orders": [
    {"column": "duration_ms", "op": "MAX", "order": "descending"}
  ]
}

DB呼叫分布（上周）

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    {"column": "duration_ms", "op": "HEATMAP"}
  ],
  "filters": [
    {"column": "db.statement", "op": "exists"}
  ],
  "breakdowns": ["db.statement"],
  "time_range": 604800
}

按异常和呼叫者统计的异常计数

{
  "environment": "production",
  "dataset": "api-requests",
  "calculations": [
    {"op": "COUNT"}
  ],
  "filters": [
    {"column": "exception.message", "op": "exists"},
    {"column": "parent_name", "op": "exists"}
  ],
  "breakdowns": ["exception.message", "parent_name"],
  "orders": [
    {"op": "COUNT", "order": "descending"}
  ]
}

发展

pnpm install
pnpm run build

许可证

麻省理工学院

使用说明

蜂窝MCP

需求

仅限蜂窝企业

运作原理

安装

配置

欧盟配置

缓存配置

客户端兼容性

特性

资源

工具

Claude查询示例

优化工具响应

查询规范 run_query

查询示例

查找缓慢的API调用

DB呼叫分布（上周）

按异常和呼叫者统计的异常计数

发展

许可证

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