GitDiagram
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Governed Prometheus + Grafana ops: PromQL, alerts, dashboards, RCA; 39 tools.
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
このメッセージを Claude のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。
このパソコンの Claude に MCP server Observability AIops を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "observability-aiops": { "command": "uvx", "args": [ "observability-aiops" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Observability AIops のツールが本当に表示されるか確認する。このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。
もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --versionMac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"observability-aiops": {
"command": "uvx",
"args": [
"observability-aiops"
]
}
}
}Observability AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が Observability AIops を使っていると言うか、回答に Observability AIops のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ Observability AIops につなげません
Observability AIops はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · Observability AIops につなげるアプリを使う
B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
このメッセージを Claude Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。
このパソコンの Claude Code に MCP server Observability AIops を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):claude mcp add --scope user observability-aiops -- uvx observability-aiops 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Observability AIops のツールが本当に表示されるか確認する。このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。
もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --versionMac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
claude mcp add --scope user observability-aiops -- uvx observability-aiopsObservability AIops が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
Observability AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude Code が Observability AIops を使っていると言うか、回答に Observability AIops のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Cursor につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
このメッセージを Cursor のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。
このパソコンの Cursor に MCP server Observability AIops を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "mcpServers": { "observability-aiops": { "command": "uvx", "args": [ "observability-aiops" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Observability AIops のツールが本当に表示されるか確認する。このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。
もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --versionMac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
Observability AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Cursor が Observability AIops を使っていると言うか、回答に Observability AIops のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
VS Code につなげますが、先に準備が必要です
先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
このメッセージを VS Code のチャットに貼り付けます。AI がパソコンを確認し、変更するファイルを伝え、毎回あなたの了承を待ちます。
このパソコンの VS Code に MCP server Observability AIops を入れてください。順番に:1) uv --version で uv があるか確認。なければ https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ から入れるよう私に伝え、自分では入れない。2) この設定だけを使う(PopNx MCP の確認済み):{ "servers": { "observability-aiops": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "observability-aiops" ] } } } 3) 変更するファイルのフルパスか実行するコマンドを伝えて、私の了承を待つ。4) キーは不要。5) 了承した内容を実行し、Observability AIops のツールが本当に表示されるか確認する。このメッセージにあなたのキーは含まれません。キーが必要な場合は、AI がファイルやアプリの入力欄にご自身で貼るよう案内します。
もう入っていますか?先に確認 · ターミナルを開き、このコマンドを入力して Enter
uv --versionMac:⌘ + Space を押し、Terminal と入力して Enter
Windows:スタートメニューを開き、Windows PowerShell と入力して「開く」
まだ入っていない場合: uv にはクリック式のインストーラーがありません。uv 公式ページからお使いの OS(macOS か Windows)用の 1 行コマンドをコピーしてターミナルに貼り付けます · Python を別に入れる必要はなく、必要なときに uv が自動で取得します
入れ終わったらターミナルを閉じて開き直し、同じコマンドをもう一度実行します。バージョン番号が出れば完了です: uv --version
一度入れれば、uv を使うすべてのツールで使えます
Observability AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ VS Code が Observability AIops を使っていると言うか、回答に Observability AIops のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
Claude Code
claude mcp add --scope user observability-aiops -- uvx observability-aiopsClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"observability-aiops": {
"command": "uvx",
"args": [
"observability-aiops"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"observability-aiops": {
"command": "uvx",
"args": [
"observability-aiops"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"observability-aiops": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"observability-aiops"
]
}
}
}この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月16日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AIops-tools で確認済みです
コードの最終更新:17 日前
MITを使用
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
OSV.dev に observability-aiops@0.13.0 の登録はありません
このバージョンのパッケージ本体のみ確認。すべての依存関係ではありません · 確認日 2026年11月15日
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は17 日前、最新バージョン(0.13.0)がレジストリに届いたのは17 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise
同じカテゴリでほかの作者のもの。コマンドは確認済み。公式を先に、次にスター順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Audit availability: Real writes require a committed
pendingaudit row and stop before contacting the platform if storage is unavailable. Reads and previews may continue with a warning; new audit rows store outcome summaries rather than full responses.
Disclaimer: Community-maintained open-source project. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by the Prometheus or Grafana projects, Grafana Labs, or the Cloud Native Computing Foundation. Prometheus, Alertmanager and Grafana are trademarks of their respective owners. MIT licensed.
Governed AI-ops for a self-hosted observability stack in one server — Prometheus (HTTP API, PromQL, targets, rules, alerts), Alertmanager (alerts + silences), Grafana (dashboards, datasources, folders), and Grafana Loki (bounded LogQL log reads + log RCA) — with a built-in governance harness: unified audit log, token/runaway budget guard, undo-token recording, and descriptive risk-tier labels. One config can span your whole stack; each target names its own platform. Beyond the mock test suite, the Prometheus/Alertmanager/Grafana reads, the RCAs, and the governed silence + dashboard write paths (with undo) have been exercised against a live Prometheus 3.x + Alertmanager + Grafana 13 stack — see docs/VERIFICATION.md.
This is the self-hosted-observability complement to enterprise monitoring suites: it speaks the open Prometheus/Grafana APIs an SRE actually runs, not a vendor NMS.
Answers the questions an SRE actually repeats over a Prometheus/Grafana stack, and guards the writes that follow:
lastError), which were dropped by relabeling, and which recording/alerting rules are erroring.query_range, and a canned error-tail), all read-only with a hard lookback + line cap, optional multi-tenant X-Scope-OrgID, and basic/bearer auth per target.firing_alert_rca (join each firing alert to its rule expr → cause + action), target_scrape_health_analysis (rank down/erroring scrapes → likely cause), alert_noise_and_flap_analysis (frequently-repeated / duplicate alerts → dedup/rollup recommendation), plus two log analyses — log_error_burst_rca (per-stream error burst vs baseline → new-signature / volume-spike / single-instance / no-baseline) and log_volume_analysis (top streams + high-cardinality label warnings + retention hint) — and alert_log_context, which correlates a firing Prometheus alert to its Loki streams.dry_run-able, and the reversible ones capture the real fetched before-state for undo.It delivers Prometheus + Grafana operations — reads and writes — accurately and efficiently, and records every one of them. It does not decide whether a write is allowed to happen. That is the agent's judgement, or the permission of the account you connect it with: give it a Grafana token with only Viewer scope, and a Prometheus/Alertmanager reached without the admin/write API, and the writes fail at the server — the place that actually owns the permission.
So there is no read-only switch, no policy file, no approval gate to configure. The one thing the tool guarantees is that nothing is silent: every call, over MCP and over the CLI alike, lands an audit row in ~/.observability-aiops/audit.db, and destructive writes still capture their before-state and record an inverse where one exists.
Each tool declares a
risk_level, carried into the audit row as a descriptive tier
(none/confirm/review) — so a reviewer can see at a glance that a row was a high-risk delete. It
is a label, not a gate.
| Group | Platform | Tools | Count | R/W |
|---|---|---|---|---|
| Metrics | Prometheus | instant_query, range_query, label_values, series_metadata | 4 | read |
| Targets | Prometheus | list_targets, target_scrape_health, dropped_targets | 3 | read |
| Status | Prometheus | prometheus_config_status, prometheus_tsdb_status | 2 | read |
| Rules | Prometheus | list_rules, rule_health | 2 | read |
| Alerts | Prometheus/Alertmanager | firing_alerts, pending_alerts, alertmanager_alerts, list_silences | 4 | read |
| Grafana | Grafana | list_dashboards, get_dashboard, list_datasources, datasource_health, list_folders | 5 | read |
| Loki | Loki | loki_labels, loki_label_values, loki_query, loki_tail_errors | 4 | read |
| Overview | all | observability_overview | 1 | read |
| Analyses | Prometheus | firing_alert_rca, target_scrape_health_analysis, alert_noise_and_flap_analysis | 3 | read |
| Log analyses | Loki | log_error_burst_rca, log_volume_analysis | 2 | read |
| Cross-signal | Prometheus + Loki | alert_log_context | 1 | read |
| Writes | Alertmanager | create_silence, expire_silence | 2 | write (med) |
| Grafana | create_annotation | 1 | write (medium) | |
| Grafana | update_dashboard | 1 | write (med) | |
| Grafana | delete_dashboard | 1 | write (high) | |
| Prometheus | reload_prometheus_config | 1 | write (med) | |
| Undo | all | undo_list | 1 | read |
| all | undo_apply | 1 | write (med) |
Loki is read-only — Loki exposes no safe operational write surface (no silence/annotation analogue), so this tool deliberately ships no Loki writes.
The CLI exposes a convenience subset (query, logs, alert, overview, …); the full 39-tool surface is via the MCP server.
One install gives an agent both the skill and the MCP server:
/plugin marketplace add AIops-tools/marketplace
/plugin install observability-aiops@aiops-tools
The MCP server is fetched with uv and pinned to the package version this plugin declares, so an audit row can be traced back to the code that wrote it. Credentials are still configured with observability-aiops init — see below.
The same bundle is published on ClawHub, where one install delivers the skill and its MCP server together:
openclaw plugins install clawhub:@zw008/observability-aiops
openclaw skills info observability-aiops # expect: Visible to model: yes
Restart the OpenClaw gateway afterwards so it loads the plugin. The MCP server is fetched with uv, pinned to this exact release, so uvx has to be on PATH — without it the skill still installs but reports Visible to model: no. Credentials are configured exactly as below.
uv tool install observability-aiops # or: pipx install observability-aiops
observability-aiops init # wizard: pick platform (prometheus/grafana) + store the token (encrypted) observability-aiops doctor # verify config, secrets, connectivity observability-aiops overview # snapshot: firing alerts + targets up/down + rules erroring observability-aiops query instant 'up' # run a PromQL instant query observability-aiops logs errors '{app="api"}' # tail error-level Loki logs (bounded) observability-aiops alert rca # root-cause the firing alerts
Run as an MCP server (stdio):
export OBSERVABILITY_AIOPS_MASTER_PASSWORD=... # unlock secrets non-interactively
observability-aiops mcp
Where that password then lives: an exported variable is readable by
every process this shell starts and is recorded by shell history. On a
shared or long-lived host, prefer the interactive prompt, or inject it from
a secret manager for the life of the one command that needs it.
Every MCP tool passes through the bundled @governed_tool harness:
~/.observability-aiops/audit.db (relocatable via OBSERVABILITY_AIOPS_HOME). The CLI writes the same row the MCP path does — there is no unaudited entry point.OBSERVABILITY_RUNAWAY_MAX=0; optional hard ceilings via OBSERVABILITY_MAX_TOOL_CALLS / OBSERVABILITY_MAX_TOOL_SECONDS.create_silence→expire, update_dashboard/delete_dashboard→restore the captured prior model).risk_level; it gates nothing.docker run prom/prometheus, grafana/grafana, grafana/loki), so observability-aiops doctor is the fastest live check (Prometheus /api/v1/status/buildinfo, Grafana /api/health, Loki /ready + /loki/api/v1/status/buildinfo). See docs/VERIFICATION.md.Want another read, an analysis tuned, or a platform capability that isn't here? Open an issue or a PR — feedback and contributions are welcome.