Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
LogicMonitor API integration with 167 tools for alerts, devices, dashboards, and more.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
LM_PORTAL, LM_BEARER_TOKEN, LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS, LM_ACCESS_ID, LM_ACCESS_KEY, LM_ENABLED_TOOLS, LM_DISABLED_TOOLS, LM_LOG_LEVEL비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
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": {
"logicmonitor": {
"command": "uvx",
"args": [
"lm-mcp"
],
"env": {
"LM_PORTAL": "your-value",
"LM_BEARER_TOKEN": "your-value",
"LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS": "your-value",
"LM_ACCESS_ID": "your-value",
"LM_ACCESS_KEY": "your-value",
"LM_ENABLED_TOOLS": "your-value",
"LM_DISABLED_TOOLS": "your-value",
"LM_LOG_LEVEL": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add logicmonitor --env LM_PORTAL=your-value --env LM_BEARER_TOKEN=your-value --env LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS=your-value --env LM_ACCESS_ID=your-value --env LM_ACCESS_KEY=your-value --env LM_ENABLED_TOOLS=your-value --env LM_DISABLED_TOOLS=your-value --env LM_LOG_LEVEL=your-value -- uvx lm-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"logicmonitor": {
"command": "uvx",
"args": [
"lm-mcp"
],
"env": {
"LM_PORTAL": "your-value",
"LM_BEARER_TOKEN": "your-value",
"LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS": "your-value",
"LM_ACCESS_ID": "your-value",
"LM_ACCESS_KEY": "your-value",
"LM_ENABLED_TOOLS": "your-value",
"LM_DISABLED_TOOLS": "your-value",
"LM_LOG_LEVEL": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"logicmonitor": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"lm-mcp"
],
"env": {
"LM_PORTAL": "your-value",
"LM_BEARER_TOKEN": "your-value",
"LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS": "your-value",
"LM_ACCESS_ID": "your-value",
"LM_ACCESS_KEY": "your-value",
"LM_ENABLED_TOOLS": "your-value",
"LM_DISABLED_TOOLS": "your-value",
"LM_LOG_LEVEL": "your-value"
}
}
}
}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.
LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS envLM_ACCESS_ID envLM_ENABLED_TOOLS envLM_DISABLED_TOOLS envLM_LOG_LEVEL env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 ryanmat 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: LM_PORTAL, LM_BEARER_TOKEN, LM_ACCESS_KEY
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.5.1)은 9개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Model Context Protocol (MCP) server for LogicMonitor REST API v3 integration. Enables AI assistants to interact with LogicMonitor monitoring data through 306 structured tools, 15 workflow prompts, and 26 resources. Optional integrations: IBM watsonx.ai for Granite TTM forecasting and NL summaries, Terraform IaC for any provider, and HuggingFace local Granite model fallback.
Works with any MCP-compatible client: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, and more.
1. Get your LogicMonitor Bearer Token:
2. Configure your MCP client:
For Claude Code (CLI):
claude mcp add logicmonitor \
-e LM_PORTAL=yourcompany.logicmonitor.com \ -e LM_BEARER_TOKEN= \ -- uvx --from lm-mcp lm-mcp-server
With IBM watsonx.ai integration (optional -- adds Granite TTM forecasting and NL summaries):
claude mcp add logicmonitor \
-e LM_PORTAL=yourcompany.logicmonitor.com \ -e LM_BEARER_TOKEN= \ -e WATSONX_API_KEY= \ -e WATSONX_URL=https://us-south.ml.cloud.ibm.com \ -e WATSONX_PROJECT_ID=your-watsonx-project-id \ -- uvx --from "lm-mcp[ibm]" lm-mcp-server
With Terraform IaC (optional -- adds terraform plan/apply/generate tools):
claude mcp add logicmonitor \
-e LM_PORTAL=yourcompany.logicmonitor.com \ -e LM_BEARER_TOKEN= \ -e TF_WORKSPACE_DIR=/path/to/terraform/workspaces \ -- uvx --from lm-mcp lm-mcp-server
With HuggingFace local models (optional -- local Granite TTM + NL summaries, no cloud API needed):
claude mcp add logicmonitor \
-e LM_PORTAL=yourcompany.logicmonitor.com \ -e LM_BEARER_TOKEN= \ -- uvx --from "lm-mcp[huggingface]" lm-mcp-server
For Claude Desktop, add to your config file (see MCP Client Configuration below).
3. Verify it's working:
claude mcp list
You should see: logicmonitor: uvx --from lm-mcp lm-mcp-server - ✓ Connected
4. Test with a prompt:
"Show me all critical alerts in LogicMonitor"
A fix release. LMv1 portals authenticate again, writes included: the signature follows LogicMonitor's documented recipe and covers the exact bytes sent. Tool errors reach the client with isError: true and are audited as failures, every tool is callable per its own schema, stdio starts in every configuration, and /readyz no longer calls the portal. Releases are now gated on the suite across Python 3.11 to 3.13, and the container installs from uv.lock with hash checking, digest-pinned base images, and a fixed non-root UID.
v4.2.0
Multi-portal mode arrives, hardened. A single server can now serve many customer portals, selecting the active one at runtime with list_portals, use_portal, current_portal, and reload_portals — one entry in your MCP client instead of one server (and one pasted token) per portal. Credentials live in an age-encrypted vault, every portal is read-only unless its vault record says otherwise, and the mode is deliberately stdio-only: the server refuses to start it on the shared HTTP transport. The release also carries a full dependency refresh clearing 53 dependabot alerts across the lockfile.
v4.1.0
Native OTLP metrics arrive. LogicMonitor's new OTLP Metrics feature (feature-flag gated, Prometheus-backed) ships in its first phase with a single UI surface (the dashboard Advanced Metrics Widget) and no Metrics Explorer yet; these four tools are the first programmatic window into that data: get_otlp_metric_names, get_otlp_metric_labels, and get_otlp_label_values for discovery, and query_otlp_metrics for full PromQL range queries returning time-series matrices. All four were validated live against a flag-enabled portal fed by a real OTel collector (Kubernetes cAdvisor and application metrics), translate the feature-disabled portal responses into a clear availability notice, and cap large matrix responses with even-stride downsampling so they stay LLM-friendly.
Major. Every tool now wraps an endpoint proven to exist, validated against a live portal. Six tools that called nonexistent API paths since introduction are removed (get_cloud_cost_accounts, get_cost_summary, get_resource_cost, get_remediation_status, get_remediation_history, get_batchjob_history); the cost recommendation tools move onto the working /cost-optimization API; the Service Insight tools query real Service Insight objects (deviceType 6 devices and BizService groups) instead of the legacy v1 websites API. The Automated Diagnostics & Remediation surface arrives in full: get_diagnostic_remediation_assignments and get_diagnostic_remediation_results (structured execution records with script output, replacing audit-log scraping), execute_diagnostic, full CRUD plus import/export for diagnostic and remediation sources, and the new action chain / action rule namespace (11 tools including the set_action_rule_status toggle). update_logicmodule gains the two new source types and its apply mode actually applies now (it previously tripped its own sub-tools' confirm guards). run_report executions are pollable via get_report_execution, get_alert_details can fetch the full message body, and NextGen reports are visible to the report list tools.
Full release history, including v3.9.x and earlier, is in CHANGELOG.md. The v3.8.0 networking intelligence tools have a dedicated reference: documentation/networking-intelligence.md.
306 Tools across comprehensive LogicMonitor API coverage (277 LM + 18 AAP + 10 Terraform + 1 watsonx):
Server-side intelligence that transforms raw monitoring data into actionable insights:
Pure-Python statistical methods for capacity planning, trend analysis, and operational scoring:
Multi-step analysis tools that combine several sub-tools into a single call. Each supports detail_level ("summary" or "full"), optional summarize=true for plain-English NL summaries via IBM Granite (requires watsonx.ai), and handles sub-tool failures gracefully with partial results.
update_logicmodule(type, id, changes, mode) exports the current full definition, deep-merges your changes, validates required fields, and returns a dry-run diff (default) or applies the merge. Prevents the full-replace blanking that wiped production Groovy scripts in two prior incidents. Supports configsource, datasource, eventsource, logsource, propertysource, topologysource.Service discovery and RED metrics for LogicMonitor APM (Application Performance Monitoring):
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요