Observability AIops
What it does
Governed Prometheus + Grafana ops: PromQL, alerts, dashboards, RCA; 39 tools.
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed
- Category 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "observability-aiops": { "command": "uvx", "args": [ "observability-aiops" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
Observability AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Observability AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Observability AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Observability AIops에 연결할 수 없어요
Observability AIops는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · Observability AIops에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user observability-aiops -- uvx observability-aiopsClaude Code에서 /mcp 입력
Observability AIops이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
Observability AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Observability AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Observability AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Observability AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Observability AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Observability AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Observability AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Observability AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Observability AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
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"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 12일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AIops-tools 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 13일 전
- ✓ 통과
라이선스 있음
MIT 사용
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5802개 중 0%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5802개 중 64%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5802개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Observability AIops, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 13일 전 변경됐고, 최신 버전(0.13.0)은 13일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리의 다른 것
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Serena MCP: the IDE for your agent
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Observability AIops
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.
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-tenantX-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) andlog_volume_analysis(top streams + high-cardinality label warnings + retention hint) — andalert_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)
| 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.
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 viaOBSERVABILITY_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 viaOBSERVABILITY_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), soobservability-aiops doctoris the fastest live check (Prometheus/api/v1/status/buildinfo, Grafana/api/health, Loki/ready+/loki/api/v1/status/buildinfo). Seedocs/VERIFICATION.md.
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