プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Scouter MCP

作者:335バージョン 0.3.5i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.335/scouter-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Query Scouter APM (objects, counters, XLog transactions) over stdio via a Scouter collector.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

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: その他

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

作者の .mcpb ファイルをダウンロード

リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。

ターミナルでこれを実行します

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

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。

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6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 335 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32415件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32415件のうち16%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32415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

Scouter MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1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–、最新バージョン(0.3.5)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

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MCPBも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Safe Fetch

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:★ 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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Safe Fetch

作者:Sanoy24

MCP server for fetching URLs, safe against SSRF, DNS rebinding, and redirect-to-internal attacks.

パソコンで動く今日更新
インストール

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。

scouter-mcp

한국어 문서는 README.ko.md 를 참고하세요.

A stdio MCP server that connects directly to a Scouter Collector over TCP and queries XLogs, counters, and objects. Its purpose is to let an AI quickly explore Scouter metrics and diagnose root causes. Each result carries txid / gxid / objName / endTimeIso, which you can use as keys to cross-analyze with other observability tools such as OpenSearch or Datadog.

Architecture

Java 17. It reuses scouter-common and ports the scouter.webapp net/server classes into the scouter.mcp.client package. MCP uses the Java SDK 2.0.0 stdio transport. All operations against the Collector are read-only.

Build

./gradlew shadowJar

output: build/libs/scouter-mcp- -all.jar

The .mcpb bundle is produced only by the release CI (which wraps this jar); local builds just produce the jar.

Registration (Claude Code, Claude Desktop, ...)

For a single collector, install the .mcpb bundle from the GitHub Release for a one-click setup — or copy .mcp.json.example, point it at the fat jar (downloaded from the release or built locally), and fill in the credentials. For multiple collectors, see Multiple collectors.

Env varDescription
SCOUTER_COLLECTOR_HOSTCollector host
SCOUTER_COLLECTOR_PORTCollector TCP port (default 6100)
SCOUTER_USERLogin user
SCOUTER_PASSWORDLogin password
SCOUTER_TZTime zone (e.g. Asia/Seoul)
SCOUTER_LOCALEUser-facing message locale: en or ko. If unset, derived from the JVM default (Korean only when the JVM language is Korean, otherwise English)
SCOUTER_INCLUDE_BIND_PARAMSOperator kill-switch for SQL bind parameters in get_xlog_detail (default true). Set to false to strip bind params server-side regardless of the per-call argument — an LLM cannot re-enable them. Use when bind values may contain PII.
Multiple collectors

The official release ships one .mcpb bundle (one-click install, a single collector) plus the standalone fat jar. A .mcpb defines exactly one server with one credential set, so it cannot register two collectors at once. For multiple collectors — which usually differ in their whole connection set (host/port and user/password) — use the jar directly and add one entry per collector:

  1. Download scouter-mcp- -all.jar from the GitHub Release.
  2. Add one mcpServers entry per collector to your client config (.mcp.json / claude_desktop_config.json), all pointing at that same jar, each with its own env set. This keeps each credential isolated:
{

"mcpServers": { "scouter-prod": { "command": "java", "args": ["-jar", "/ABSOLUTE/PATH/scouter-mcp- -all.jar"], "env": { "SCOUTER_COLLECTOR_HOST": "prod-collector", "SCOUTER_COLLECTOR_PORT": "6100", "SCOUTER_USER": "prod-user", "SCOUTER_PASSWORD": "*", "SCOUTER_TZ": "Asia/Seoul" } }, "scouter-stg": { "command": "java", "args": ["-jar", "/ABSOLUTE/PATH/scouter-mcp- -all.jar"], "env": { "SCOUTER_COLLECTOR_HOST": "stg-collector", "SCOUTER_COLLECTOR_PORT": "6100", "SCOUTER_USER": "stg-user", "SCOUTER_PASSWORD": "*", "SCOUTER_TZ": "Asia/Seoul" } } } }

The AI then orchestrates across the collectors.

Tools (14)

NamePurposeKey inputs
list_objectsList objects/agentsobjType?, nameLike? (case-insensitive)
search_xlogSearch XLogs (latency/errors)from, to, objNameLike?, objHash?, service?, login?, ip?, desc?, minElapsedMs?, onlyError?, limit? (default 20, max 200)
get_service_summaryPer-service aggregate (count/avg/max/p95/errorRate), top 50from, to, same filters as search_xlog
get_summaryCollector's daily pre-aggregated stats (top-50 SQL/service/error/... — no scanning)category (service/sql/apiCall/ip/userAgent/error/alert), from, to (up to 31 days), objType?, objNameLike?, objHash?
get_xlog_detailXLog detail (SQL/bind params)txid, date?/at?, includeBindParams? (default true)
get_xlog_by_gxidDistributed-transaction groupgxid, date?/at?
get_counterCounter time series (same-day, full resolution)objNameLike\objHashes\objType, counter, from, to
get_counter_statLong-range counter stats (5-min resolution, up to 31 days)objNameLike\objHashes\objType, counter, from, to
list_countersAvailable counters for an objTypeobjType
list_alertsPast collector alertsfrom, to, level?, object?, key?, limit?
get_active_servicesServices running right nowobjNameLike\objType\objHash
list_threadsJVM thread list (state histogram + top 50 by cpu)objNameLike\objHash (max 5 alive instances)
get_thread_detailLive thread of an ACTIVE transaction (stack/lock owner/current SQL)txid (required, active), id?, objNameLike\objHash
get_object_envAgent JVM system properties (secrets masked)objNameLike\objHash, keyLike?
Fuzzy targeting (objNameLike)

Users say app-name fragments ("shop-order-api"), but real objNames embed the k8s pod name (/shop-order-api-deployment-5f4b8c7d9-abcde/shop-order-api1), so objHash changes on every deploy and an app spans multiple instances. objNameLike solves this: a case-insensitive fragment is resolved to all matching instances (alive first, capped at 20) and queried across them — no objHash needed, ever. For XLog search/summary the resolution also unions the collector's daily object DB, so pods replaced by a deploy during the queried window are still found. If nothing matches, the error is NOT_FOUND with a candidates hint listing actual objNames so the caller can self-correct in one step.

Sloppy service queries

Scouter service names look like /api/order/.../search-order-info-grade , but users type "GET orderDetail" or "order info grade". The service filter normalizes such input: an HTTP method is extracted from any position (GET x, x POST, pasted ), whitespace-separated words fall back to the longest token server-side, and explicit * patterns pass through untouched. Server-side matching is still case-sensitive — so when a pattern matches nothing, the same window is re-scanned (bounded) without the service filter and real service names matching the query tokens case-insensitively are returned as serviceCandidates, ordered by traffic. One retry with an exact name resolves it.

service/login/ip/desc use substring match by default (server-side StrMatch), so a short token like search-order-info-grade matches /api/order/ext/order-info/search-order-info-grade . objNameLike/login/ip/desc count as server-side filters, so they relax the 5-minute unfiltered-window cap. list_counters also accepts objNameLike and derives the objType, so users never need to know Scouter's type taxonomy.

All tools are advertised with readOnlyHint. A diagnose_root_cause MCP prompt exposes the recommended tool order for latency/error investigations.

Resource / token safety policy

Production Scouter can produce hundreds of thousands of XLogs in five minutes, so search_xlog enforces guardrails (see scouter.mcp.policy.Limits):

  • During streaming, it stops once the limit or the scan cap (5,000 examined packs) is reached and closes the socket, which also stops the Collector's scan/transfer — bounding server load, network, and MCP heap together.
  • Without a service or objHash filter, only windows up to 5 minutes are allowed; the absolute window cap is 24 hours.
  • limit defaults to 20 and is capped at 200. Results include truncated/scanCapReached and a hint so the caller can narrow filters instead of refetching.
  • get_service_summary retains no rows (only per-service counters), so it uses a higher scan cap (200,000) to cover wider windows cheaply; it reports scanCapReached/examined too.
  • get_counter caps the per-objType fan-out at 20 instances, and downsamples long series with a min/max scheme that preserves spikes/dips (summary min/max/avg are computed from the full series).
  • Windows crossing midnight are split per calendar day (the collector partitions XLogs/counters/alerts by day), so no data is lost on either side of the boundary.
  • Response text budgets: SQL text is cut at 1,500 chars, error messages at 500, thread stack traces at 4,000, env values at 500 — each with a truncation marker carrying the original length. get_xlog_detail profile steps are capped at 150, signalled via totalSteps/stepsTruncated.
  • A single request may fan out to at most 40 collector round-trips (instances x day segments). When client-side filters (minElapsedMs/onlyError) discard over 99% of scanned rows, a low-selectivity hint steers the model toward server-side filters or get_summary.
  • get_summary/get_counter_stat read the collector's daily pre-aggregated data (no scanning), capped at 31 days; summary returns the top 50 rows per category. list_threads caps at 5 alive instances and 50 thread rows each (the state histogram always covers all threads).
  • Per-request telemetry (passes/examined/kept/tookMs) is logged to stderr as structured key=value lines for post-hoc load analysis.

Internationalization

Only dynamic, user-facing output (tool error messages, result hints, notes) is localized, in English and Korean, via messages.properties / messages_ko.properties. Static schema/tool descriptions and structured stderr logs (key=value) remain English for a stable contract and log parsing.

Security notes

  • Read-only against the Collector (no write commands are exposed).
  • Credentials are injected via environment variables only (never in files or arguments as plaintext). Prefer a least-privilege / read-only Scouter account.
  • Transport is plaintext TCP (the Scouter protocol has no TLS): the SHA-256 password digest, the session token, and all XLog/counter data cross the wire unencrypted. Run only inside a trusted network, or tunnel over SSH/VPN. Do not expose the collector port over the public internet.
  • get_xlog_detail bind parameters can contain PII. Set SCOUTER_INCLUDE_BIND_PARAMS=false to strip them server-side (the LLM cannot re-enable them). See the env table above. get_thread_detail's live bind values (SQLActiveBindVar) obey the same kill-switch.
  • get_object_env unconditionally masks values of keys matching password/secret/token/credential/ private — a server-side policy the LLM cannot opt out of.
  • stdout is reserved for JSON-RPC, so all logs go to stderr only.

License / Notice

The scouter.mcp.client package is ported from Scouter v2.20.0 client code (Apache License 2.0). See NOTICE for details.

Known limitations

  1. search_xlog/get_service_summary minElapsedMs/onlyError/limit are applied client-side because the Collector has no native parameters for them. truncated=true is a heuristic (returned count == limit) and can be a false positive.
  2. On a session-expiry (INVALID_SESSION) the client re-logs in once and retries the request; a second failure surfaces as SCOUTER_AUTH_FAILED (no infinite retry loop). The upstream 2-second time-delta refresh daemon is still not ported, so long-running processes may drift slightly for real-time relative queries. Absolute-epoch (historical) queries are unaffected.
  3. list_alerts/get_active_services were ported from the upstream protocol and validated against a collector via the smoke tests (SmokeIT); field coverage may vary by collector version.
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