Observability AIops

Name: Observability AIops
Author: AIops-tools

제작자: AIops-tools버전 0.13.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.AIops-tools/observability-aiops

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AIops-tools 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 81%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32476개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Observability AIops, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.13.0)은 7일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트

설치

zanadir

제작자: MustacheCase

Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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)

Group	Platform	Tools	Count	R/W
Metrics	Prometheus	`instant_query`, `range_query`, `label_values`, `series_metadata`	4	read
Targets	Prometheus	`list_targets`, `target_scrape_health`, `dropped_targets`	3	read
Status	Prometheus	`prometheus_config_status`, `prometheus_tsdb_status`	2	read
Rules	Prometheus	`list_rules`, `rule_health`	2	read
Alerts	Prometheus/Alertmanager	`firing_alerts`, `pending_alerts`, `alertmanager_alerts`, `list_silences`	4	read
Grafana	Grafana	`list_dashboards`, `get_dashboard`, `list_datasources`, `datasource_health`, `list_folders`	5	read
Loki	Loki	`loki_labels`, `loki_label_values`, `loki_query`, `loki_tail_errors`	4	read
Overview	all	`observability_overview`	1	read
Analyses	Prometheus	`firing_alert_rca`, `target_scrape_health_analysis`, `alert_noise_and_flap_analysis`	3	read
Log analyses	Loki	`log_error_burst_rca`, `log_volume_analysis`	2	read
Cross-signal	Prometheus + Loki	`alert_log_context`	1	read
Writes	Alertmanager	`create_silence`, `expire_silence`	2	write (med)
	Grafana	`create_annotation`	1	write (medium)
	Grafana	`update_dashboard`	1	write (med)
	Grafana	`delete_dashboard`	1	write (high)
	Prometheus	`reload_prometheus_config`	1	write (med)
Undo	all	`undo_list`	1	read
	all	`undo_apply`	1	write (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?

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Observability AIops

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

zanadir

제작자의 README

Observability AIops

What it does

What this tool does, and does not, decide

Capability matrix (39 MCP tools)

Quick start

As a Claude Code plugin

As an OpenClaw plugin

As a CLI or standalone MCP server

Governance

Supported scope & limitations

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