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

Agentic-Ops Control Plane

作者:nolll77バージョン 0.1.14i★ –iパソコンでもクラウドでも
レジストリ名io.github.nolll77/agentic-ops

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

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: パソコンでもクラウドでも
  • トランスポート: stdio, Streamable HTTP
  • 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
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • クラウドで動くインストール不要。インターネット経由でつながります
  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp

または、パソコンで動かす

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

または、パソコンで動かす

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

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

または、パソコンで動かす

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://agentic-ops-5ebv.onrender.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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7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 nolll77 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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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32537件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32537件のうち69%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32537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

Agentic-Ops Control Plane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?

どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。

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(0.1.14)がレジストリに届いたのは17 日前です。

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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms

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

TF Rooms

作者:tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

クラウドで動く今日更新
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。

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:

  1. 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.

  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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 DocumentDirect Link in RepositoryScale & DepthOperational 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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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