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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Observability AIops

作者:AIops-toolsバージョン 0.13.0i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.AIops-tools/observability-aiops

インストール方法

概要

作者による説明(英語の原文)

Governed Prometheus + Grafana ops: PromQL, alerts, dashboards, RCA; 39 tools.

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール

インストール

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

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

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "observability-aiops": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "observability-aiops"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    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

代わりにできること

A · Observability AIops につなげるアプリを使う

  • 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
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

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)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add observability-aiops -- uvx observability-aiops
  4. Claude Code で /mcp と入力

    Observability AIops が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    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)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    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)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    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

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Observability AIops を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add observability-aiops -- uvx observability-aiops

Claude 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。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
61/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.13.0
レジストリ公開日i
2026年10月30日
コードの最終更新i
2026年10月30日
作者
AIops-tools
パッケージ
pypi: observability-aiops
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

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

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

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。

基本チェックi

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11日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    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

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:12 日前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

話し合い

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。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5756件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5756件のうち66%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5756件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

Observability AIopsは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は12 日前、最新バージョン(0.13.0)がレジストリに届いたのは12 日前です。

どのアプリで使えますか?

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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:REA, Netdata, Front-End Checklist

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

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

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

作者:morluto広く使われている↓ 38.9万/週★ 44.8万17 日前更新

パソコンで動く

Netdata

Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.

作者:netdata広く使われている★ 8.1万7 日前更新

クラウドで動く

Front-End Checklist

Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.

作者:thedaviddias広く使われている★ 7.5万37 日前更新

クラウドで動く

作者のREADME

READMEを開く

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。

Observability AIops

Audit availability: Real writes require a committed pending audit 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.

What it does

Answers the questions an SRE actually repeats over a Prometheus/Grafana stack, and guards the writes that follow:

  • PromQL + metadata — instant and range queries, label-value enumeration, and series metadata, all read-only and result-capped.
  • Scrape-target & rule health — which targets are up/down (and *why*, from lastError), which were dropped by relabeling, and which recording/alerting rules are erroring.
  • Alerts & silences — firing/pending Prometheus rule alerts, Alertmanager's post-routing view, and its silences.
  • Grafana — dashboards, datasources (+ health), and folders.
  • Loki logs — bounded LogQL reads (label + label-value enumeration, a validation-gated 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.
  • Flagship analyses — transparent heuristics that show their numbers: 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.
  • Governed writes — create/expire Alertmanager silences (time-boxed), create Grafana annotations, update/delete dashboards, and hot-reload the Prometheus config — each audited, risk-tiered, dry_run-able, and the reversible ones capture the real fetched before-state for undo.

What this tool does, and does not, decide

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.

Capability matrix (39 MCP tools)

GroupPlatformToolsCountR/W
MetricsPrometheusinstant_query, range_query, label_values, series_metadata4read
TargetsPrometheuslist_targets, target_scrape_health, dropped_targets3read
StatusPrometheusprometheus_config_status, prometheus_tsdb_status2read
RulesPrometheuslist_rules, rule_health2read
AlertsPrometheus/Alertmanagerfiring_alerts, pending_alerts, alertmanager_alerts, list_silences4read
GrafanaGrafanalist_dashboards, get_dashboard, list_datasources, datasource_health, list_folders5read
LokiLokiloki_labels, loki_label_values, loki_query, loki_tail_errors4read
Overviewallobservability_overview1read
AnalysesPrometheusfiring_alert_rca, target_scrape_health_analysis, alert_noise_and_flap_analysis3read
Log analysesLokilog_error_burst_rca, log_volume_analysis2read
Cross-signalPrometheus + Lokialert_log_context1read
WritesAlertmanagercreate_silence, expire_silence2write (med)
Grafanacreate_annotation1write (medium)
Grafanaupdate_dashboard1write (med)
Grafanadelete_dashboard1write (high)
Prometheusreload_prometheus_config1write (med)
Undoallundo_list1read
allundo_apply1write (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.

Quick start

As a Claude Code plugin

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.

As an OpenClaw plugin

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.

As a CLI or standalone MCP server
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.

Governance

Every MCP tool passes through the bundled @governed_tool harness:

  • Audit — every call (params, outcome summary, status, duration, risk tier, and any operator-supplied approver/rationale) is logged to ~/.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.
  • Runaway guard — a safety backstop, not an authorization gate: the same call hammered in a tight loop trips a circuit breaker. Disable with OBSERVABILITY_RUNAWAY_MAX=0; optional hard ceilings via OBSERVABILITY_MAX_TOOL_CALLS / OBSERVABILITY_MAX_TOOL_SECONDS.
  • Undo recording — reversible writes record an inverse descriptor built from the fetched before-state (create_silence→expire, update_dashboard/delete_dashboard→restore the captured prior model).
  • Risk tier — a descriptive label on the audit row derived from risk_level; it gates nothing.

Supported scope & limitations

  • Platforms: Prometheus HTTP API (+ a companion Alertmanager), Grafana HTTP API, and Grafana Loki HTTP API (read-only). Hosted/SaaS monitoring suites (Datadog, New Relic, enterprise NMS) are deliberately out of scope for this tool.
  • Verification. The mock suite covers all four platforms; in addition the Prometheus, Alertmanager and Grafana surfaces have been exercised against a live Prometheus 3.x + Alertmanager + Grafana 13 stack (RCAs, the silence and dashboard governed writes, and undo replay). The Loki surface has not yet been exercised live. All four are free and open-source and trivial to stand up in a lab (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.

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