Agentic-Ops Control Plane

Name: Agentic-Ops Control Plane
Author: nolll77

von nolll77Version 0.1.14i★ –iComputer oder Cloud

Name in der Registryio.github.nolll77/agentic-ops

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Autonomous and governed SRE & MLOps control plane for AI agent platforms.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Computer oder Cloud
Transport: stdio, Streamable HTTP
Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

Öffne Settings → Connectors
Tippe auf Add custom connector
Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "agentic-ops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentic-ops"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http agentic-ops https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add agentic-ops -- uvx agentic-ops

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agentic-ops": {
      "url": "https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agentic-ops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentic-ops"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agentic-ops": {
      "type": "http",
      "url": "https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agentic-ops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentic-ops"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an

https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto nolll77 bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Endpunkt antwortet
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Anmeldung mit OAuth
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 69 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Agentic-Ops Control Plane sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.14) kam vor 16 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

HotCodePush

von hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

Läuft in der CloudAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Agentic-Ops Control Plane

-059669)

Language / Langue : English (Main Documentation) | [Lire la documentation complète en Français (README_FR.md)](README_FR.md)

Official Anthropic Model Context Protocol Registry: io.github.nolll77/agentic-ops (v0.1.12 Active) | Glama MCP Catalog: glama.ai/mcp/servers/nolll77/agentic-ops

mcp-name: io.github.nolll77/agentic-ops

Agentic-Ops is a personal MLOps control-plane project for exploring how AI agents (LLMs) can help investigate operational signals such as Data Drift, Model Staleness, and OOMKilled Pods.

Unlike frameworks that prioritize agent autonomy, it explores SRE-inspired controls: deterministic policies, observability, fail-closed authorization, asynchronous human review, and cryptographic auditability. These features are engineering work in progress, not a claim of production qualification or EU AI Act compliance.

Current release and honest qualification status

The Python package is distributed on PyPI; multi-architecture container images (linux/amd64, linux/arm64) are distributed on GHCR (ghcr.io/nolll77/agentic-ops) and Docker Hub (nolll78/agentic-ops).
A local Docker/kind exercise validated an alert webhook through the worker to a simulated investigation episode, and confirmed that its state survived a pod restart on the same PVC. This is local single-node evidence, not a backup-restore or cluster-loss test.
Release automation tests and version-checks a GitHub release, publishes Python distributions to PyPI, then builds and publishes the matching AMD64/ARM64 container to both GHCR and Docker Hub. See docs/CONTAINER_IMAGE_PUBLICATION.md.
Release v0.1.4 adds a fail-closed local inventory, SQLite backup/restore commands, and a synthetic load/crash-recovery benchmark. These tools do not themselves qualify a production deployment.
Release v0.1.5 improves protected console/LLM-probe authentication UX. Render must still have a private ADMIN_API_KEY configured for these protected actions.
Release v0.1.6 adds verified multi-database/evidence backup sets, a simulation-only approval continuation on the original episode, expanded worker crash and inventory lifecycle tests, and a size-matrix benchmark. It does not certify an off-host restore or enable live actions.
Production qualification is not claimed. Entra/SCIM, multi-node HA, deployment-target backup restoration, recovery objectives, synchronization of local inventory with a live source, and action-by-action live execution remain unqualified.
The detailed repository-to-production mapping, missing target-specific values, owners, validation evidence, and promotion gates are documented in docs/INDUSTRIAL_PRODUCTION_BLUEPRINT.md.
Render console/chat probe setup and the exact ADMIN_API_KEY prerequisite are documented in docs/RENDER_CONSOLE_CHAT_TROUBLESHOOTING.md.
A solo, single-node observation/simulation profile does not require an Entra tenant. Its scope and remaining self-operated qualification work are in docs/SELF_HOSTED_PRODUCTION_PATH.md. This is distinct from enterprise SSO, HA and independent audit anchoring.

For implemented behavior versus open production gates, see docs/INDUSTRIAL_IMPLEMENTATION_STATUS.md and docs/PRODUCTION_READINESS_ROADMAP_AND_GAPS.md.

Project Origin: Extracted from `nolll77/car_accident` into an MLOps Control Plane

Originally, Agentic-Ops was developed as an SRE governance and self-healing component inside the road-safety MLOps platform [`nolll77/car_accident`](https://github.com/nolll77/car_accident) (BAAC data warehouse, Feast feature store, MLflow, and FastAPI inference).

It was extracted into this standalone repository to explore a reusable MLOps control plane:

Zero Domain Coupling: All dataset-specific logic (car_accident) was removed in favor of a Hexagonal Architecture (`Ports & Adapters`) driven by declarative YAML policies (autonomy_policy.yaml, action_catalog.yaml, risk_register.yaml).
Designed for adapters: The core engine (Orchestrator FSM, PolicyEngine, Trust Ledger) uses canonical Signal and SystemFacts contracts. Connecting it to another system still requires a suitable adapter, security review, and qualification for that target.

Live Demonstration & Validation Reports

The following public Render instance and reports demonstrate selected features. They are not evidence of production qualification or an availability guarantee:

Live Serverless Auto-Wake Production Instance (`Render` + `Tailscale` + `cron-job.org`):

Live Control Plane Status: [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/)
Live Interactive SRE Web Console (`/console`): [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/console`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/console)
💬 Live Interactive Web Chat Assistant (`/chat`): [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/chat`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/chat)
Live `MCP` (`Model Context Protocol`) Manifest (`/mcp/manifest`): [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp/manifest`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp/manifest) *(Full guide: [`docs/MCP_SERVER_GUIDE.md`](docs/MCP_SERVER_GUIDE.md))*
Live Tailscale Mesh Status (`100.85.*.*` anonymized): [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/api/tailscale/status`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/api/tailscale/status)
Live Read-Only Pull Snapshot (`jakatt/cac_mlops`): [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/api/cac/snapshot`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/api/cac/snapshot)

[!TIP]

### 💬 Try the Live SRE Assistant Web Chat (/chat)

Direct Access: [`https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/chat`](https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/chat)

Ask natural language SRE questions, explore the 435 Failure Modes Taxonomy, simulate the 36 incident scenarios, and inspect the Multi-Agent System (MAS) in real-time with zero tokens consumed.

Cloud Sandbox Validation Report (`Docker Agentic Platform`): End-to-end deployment on an isolated micro-VM and line-by-line technical interpretation of all 30 unit, adversarial, and cryptographic security tests: [Read the Cloud Sandbox Deployment & Validation Report (`DOCKER_SANDBOX_VALIDATION.md`)](DOCKER_SANDBOX_VALIDATION.md)
Tailscale Pull Interconnection Report with Target Platform [`jakatt/cac_mlops`](https://github.com/jakatt/cac_mlops): Userspace Tailscale tunneling (--tun=userspace-networking / SOCKS5 proxy / DERP relays), strict read-only ingestion across 5 observability sources (Loki, Prometheus, MLflow, Prefect, Evidently), and validation via 13 unit tests: [Read the Tailscale Pull Connector Architecture & Validation Report (`CAC_TAILSCALE_PULL_CONNECTOR.md`)](CAC_TAILSCALE_PULL_CONNECTOR.md)
Target Outage & Scaleway/Tailscale Degradation Resilience Guide: Explains why the Control Plane never crashes if the supervised VPS goes down, detailing RemoteServiceStatus.REMOTE_TARGET_OFFLINE error absorption, Fail-Closed governance, autonomous local test execution, and 1-minute self-healing recovery: [Read the Target Outage & Resilience Guide (`docs/TARGET_OUTAGE_AND_RESILIENCE_GUIDE.md`)](docs/TARGET_OUTAGE_AND_RESILIENCE_GUIDE.md)
Official Thesis Defense Report (PDF, 40 Pages): Comprehensive SRE & MLOps thesis defense report on governance, multi-layer observability, deterministic FSM, and interconnection with jakatt/cac_mlops: [Read the Official Defense Report (`docs/Rapport_soutenance_Mar25_MLOps_Agentic_Car_Accident.pdf`)](docs/Rapport_soutenance_Mar25_MLOps_Agentic_Car_Accident.pdf)

Presentation Slides Explaining this Repository

Online Google Slides Presentation: [`https://docs.google.com/presentation/d/1fi5rEGww1CexT4OUcDj1d9W8YQhkL5GoXZwWDtCjLA0/edit?usp=sharing`](https://docs.google.com/presentation/d/1fi5rEGww1CexT4OUcDj1d9W8YQhkL5GoXZwWDtCjLA0/edit?usp=sharing)

Foundational Knowledge Engineering: The MLOps Failure Taxonomy & Incident War-Room Scenarios Registry

An AI Agent cannot safely diagnose or govern a production MLOps platform without a formal, structured ontology of how machine learning systems fail in the real world. Before writing a single line of orchestration code, Agentic-Ops was grounded in two foundational engineering registries that serve as the cognitive, observability, and decision-making reference frame for the entire repository:

Foundational Reference Document	Direct Link in Repository	Scale & Depth	Operational Role in `Agentic-Ops`

| 1. MLOps Failure Modes & Risk Taxonomy (`v2`) | [`docs/mlops_failure_modes_taxonomy.md`](docs/mlops_failure_modes_taxonomy.md) | 435 Failure Modes across 10 System Dimensions (636 lines / 143 KB) | The Observability & Risk Compass. Catalogs every failure class (Infrastructure, Data Pipelines, Feature Store, Training, Serving, Observability, CI/CD, SecOps, FinOps, Org) calibrated by Severity (`1-5`), Probability (`1-5`), Detectability (`1-5`), `RPN` (`Risk Priority Number` `/125`), primary `SLO` impact, detection sensor, automated mitigation, and human runbook. Compiled via [`agentic_ops/cli/compile_tax

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

Agentic-Ops Control Plane

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Was er kann

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Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

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Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

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Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

HotCodePush

README vom Entwickler

Agentic-Ops Control Plane

Current release and honest qualification status

Project Origin: Extracted from nolll77/car_accident into an MLOps Control Plane

Live Demonstration & Validation Reports

Presentation Slides Explaining this Repository

Foundational Knowledge Engineering: The MLOps Failure Taxonomy & Incident War-Room Scenarios Registry

Project Origin: Extracted from `nolll77/car_accident` into an MLOps Control Plane