프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Logicmonitor

제작자: ryanmat버전 1.5.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.ryanmat/logicmonitor

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

LogicMonitor API integration with 167 tools for alerts, devices, dashboards, and more.

PopNx MCP의 세 기둥

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

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
  • 입력해야 할 값: LM_PORTAL, LM_BEARER_TOKEN, LM_ACCESS_KEY

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.
  • 직접 입력할 값: LM_PORTAL, LM_BEARER_TOKEN, LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS, LM_ACCESS_ID, LM_ACCESS_KEY, LM_ENABLED_TOOLS, LM_DISABLED_TOOLS, LM_LOG_LEVEL

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

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-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

직접 입력할 값

  • LM_PORTAL 필수 env
    LogicMonitor portal hostname (e.g., company.logicmonitor.com)
  • LM_BEARER_TOKEN 비밀 필수 env
    LogicMonitor API Bearer token
  • LM_ENABLE_WRITE_OPERATIONS env
    Enable write operations (create, update, delete)
  • LM_ACCESS_ID env
    LMv1 API access ID (required for log/metric ingestion)
  • LM_ACCESS_KEY 비밀 env
    LMv1 API access key (required for log/metric ingestion)
  • LM_ENABLED_TOOLS env
    Comma-separated tool names or glob patterns to enable (e.g., get_*,create_device)
  • LM_DISABLED_TOOLS env
    Comma-separated tool names or glob patterns to disable (e.g., delete_*)
  • LM_LOG_LEVEL env
    Logging level for API request debugging (debug, info, warning, error)

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 ryanmat 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 32433개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 2%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32433개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Logicmonitor, 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?

입력해야 할 값: LM_PORTAL, LM_BEARER_TOKEN, LM_ACCESS_KEY

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(1.5.1)은 9개월 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, Symantec Cloud DLP AIops

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

Symantec Cloud DLP AIops

제작자: AIops-tools

Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.

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.

LogicMonitor MCP Server

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.

Quick Start

1. Get your LogicMonitor Bearer Token:

  • Log into your LogicMonitor portal
  • Go to Settings → Users and Roles → API Tokens
  • Create a new API-only user or add a token to an existing user
  • Copy the 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"

What's New in v4.2.1

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

What's New in 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

What's New in 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.

What's New in v4.0.0

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.

Features

306 Tools across comprehensive LogicMonitor API coverage (277 LM + 18 AAP + 10 Terraform + 1 watsonx):

Core Monitoring
  • Alert Management: Query, acknowledge, bulk acknowledge, add notes, view rules
  • Device Management: Full CRUD - list, create, update, delete devices and groups
  • Metrics & Data: Query datasources, instances, metric data, and graphs. Instance CRUD for manual datasource instances.
  • Dashboard Management: Full CRUD for dashboards, widgets, and groups
  • SDT Management: Create, list, bulk create/delete Scheduled Downtime
  • Collector Management: List collectors and collector groups
Extended Features
  • Website Monitoring: Full CRUD for synthetic checks and website groups
  • Report Management: List, view, run reports, manage schedules
  • Escalation Management: Full CRUD for escalation chains and recipient groups
  • Alert Rules: Full CRUD for alert routing rules
  • User & Role Management: View users, roles, access groups, API tokens
  • Ops Management: Audit logs, ops notes, login/change audits
  • Automated Diagnostics & Remediation: Assigned-source resolution, structured execution results with script output, diagnostic/remediation source CRUD, manual execution, action chains and rules
  • Native OTLP Metrics (preview): Metric and label discovery plus PromQL range queries against the feature-flag-gated OTLP metrics store
AI Analysis Tools

Server-side intelligence that transforms raw monitoring data into actionable insights:

  • Alert Correlation: Automatically clusters related alerts by device, datasource, and temporal proximity — replaces dozens of manual API calls with a single aggregated view
  • Alert Statistics: Aggregated alert counts by severity, top-10 devices and datasources, time-bucketed distributions for trend analysis
  • Metric Anomaly Detection: Multi-method anomaly detection (z-score, IQR, MAD) with auto-selection based on data distribution
  • Metric Baselines: Save baseline snapshots of metric behavior, then compare current performance against the baseline to detect drift
  • Scheduled Analysis: HTTP API endpoints for triggering analysis workflows (alert correlation, RCA, top talkers, health checks) from external schedulers and webhooks
ML/Statistical Analysis Tools

Pure-Python statistical methods for capacity planning, trend analysis, and operational scoring:

  • Metric Forecasting: Linear regression, Holt-Winters triple exponential smoothing, and IBM Granite TTM (via watsonx.ai, optional) with auto-selection, confidence intervals, and threshold breach prediction
  • Metric Correlation: Pearson correlation matrix across multiple metric series with strong-correlation highlighting
  • Error Budget Tracking: SLO-based error budget calculation with burn rate, projected exhaustion, and status classification
  • Change Point Detection: CUSUM algorithm for identifying regime shifts and mean-level changes
  • Alert Noise Scoring: Shannon entropy and flap detection to quantify alert noise (0-100) with tuning recommendations
  • Seasonality Detection: Autocorrelation-based periodicity detection at standard intervals with peak-hour identification
  • Availability Calculation: SLA-style uptime percentage from alert history with MTTR, incident counts, and per-device breakdown
  • Blast Radius Analysis: Topology-based downstream impact scoring for device failure scenarios
  • Change Correlation: Cross-references alert spikes with audit/change logs to identify change-induced incidents
  • Trend Classification: Categorizes metrics as stable, increasing, decreasing, cyclic, or volatile
  • Device Health Scoring: Multi-metric composite health score (0-100) using z-score analysis with configurable weights
Composite Workflow Tools

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.

  • Triage: Correlates active alerts, scores noise, analyzes blast radius, and cross-references recent changes
  • Health Check: Device health score, monitoring coverage, anomaly detection, active alerts, and 30-day availability
  • Capacity Plan: Per-datasource forecasting, trend classification, seasonality detection, and change point analysis
  • Portal Overview: Alert statistics, collector health, active SDTs, alert clusters, noise assessment, and down devices
  • Diagnose: Alert details, device context, correlation, blast radius, health scoring, and root cause analysis
  • Update LogicModule (Safe Partial Updates): 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.
  • Search Tools: Keyword search across all tools by name and description with category filtering
APM Trace Tools

Service discovery and RED metrics for LogicMonitor APM (Application Performance Monitoring):

  • Service Discovery: List all traced services, inspect individual service details and properties
  • Operation Listing: Discover endpoints/routes monitored within each se

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기