Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Observability AIops

de AIops-toolsversión 0.13.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.AIops-tools/observability-aiops

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "observability-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "observability-aiops"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "observability-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "observability-aiops"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "observability-aiops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "observability-aiops"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub AIops-tools, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32484 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 81% de los otros 32484 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32484 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Observability AIops?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.13.0) llegó al registro hace 7 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

Recta

de RectaBuild

Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.

Computadora o nubeActualizado hoy
Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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.

Missing a capability?

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.

Pregunta a PopNx