Agentic-Ops Control Plane

Name: Agentic-Ops Control Plane
Author: nolll77

de nolll77versión 0.1.14i★ –iComputadora o nube

Nombre en el registroio.github.nolll77/agentic-ops

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

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

Conexión: Computadora o nube
Transporte: stdio, Streamable HTTP
Categoría: Otros

Instalación

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

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en el servidor del creador: lo que le pidas pasa por su servidor.
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

Se ejecuta en la nubeNo hay nada que instalar; se conecta por internet
PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:

Abre Settings → Connectors
Presiona Add custom connector
Pega la dirección de abajo y presiona Add
Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador

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

O ejecútalo en tu computadora

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

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

O ejecútalo en tu computadora

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

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

O ejecútalo en tu computadora

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

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.

ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:

Abre ChatGPT en la web → Settings → Connectors (Apps)
Presiona Create o Add (en algunos planes primero hay que activar Developer mode en Advanced)
Pega la dirección de abajo, ponle un nombre y guarda
Si te pide iniciar sesión, inicia sesión en el servicio del creador

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

Los nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.

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

Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub nolll77, 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
… Aún sin revisar
El endpoint responde
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Inicio de sesión con OAuth
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint

Comparado con otros en Otrosi

Más estrellas que el 0% de los otros 32583 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 69% de los otros 32583 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32583 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 Agentic-Ops Control Plane?

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?

Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.14) llegó al registro hace 17 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs

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

sync. labs

de synchronicity-labs

Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.

Computadora o nubeActualizado hoy

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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.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Agentic-Ops Control Plane

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

O ejecútalo en tu computadora

O ejecútalo en tu computadora

O ejecútalo en tu computadora

O ejecútalo en tu computadora

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Otrosi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

sync. labs

README del creador

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