OneUptime 推出了 MCP Server，实现 AI 原生可观测性，通过自然语言与 AI 助手交互，简化运维流程。它支持监控告警、事件管理、日志分析和团队项目管理等功能，并提供智能事件响应和主动监控设置等用例。
译自：Introducing OneUptime MCP Server: Bringing AI-Native Observability to Your Workflow
作者：[no-author]
可观测性的未来不仅仅是仪表盘和警报——而是关于会话式运维。今天，我们很高兴推出 OneUptime MCP Server，这是一个生产就绪的 Model Context Protocol 实现，它将 AI 原生的可观测性带入您的开发工作流程。
什么是模型上下文协议？
模型上下文协议 (MCP) 是一种开放标准，使 AI 助手能够安全地连接到外部系统和服务。可以将其视为 AI 模型和现实世界工具之间的桥梁——允许 AI 助手代表您执行操作、查询数据和自动化复杂的工作流程。
有了 MCP，您无需将错误日志复制粘贴到 ChatGPT 中或手动创建事件报告，只需让您的 AI 助手：
- “检查我们的生产 API 监控器的状态”“为数据库中断创建一个严重事件”“显示我过去一小时的错误日志”
为什么 OneUptime + MCP = 游戏规则改变者
作为开源可观测性平台，OneUptime 与 MCP 的集成代表着向AI 优先运维的根本转变：
🤖 自然语言运维
用简单的对话代替复杂的 CLI 命令和仪表板导航：
Human: "Are there any incidents in our production project right now?"AI: Let me check your OneUptime incidents...[Queries OneUptime via MCP]I found 2 open incidents in your production project:- Critical: Database connection timeout (started 15 minutes ago)- Warning: High memory usage on web servers (started 2 hours ago)Would you like me to get more details or take any actions?🌊 工作流程自动化
通过自然对话将多个操作链接在一起：
Human: "Something's wrong with our checkout service"AI: I1. Check monitors for the checkout service2. Look for recent incidents3. Query error logs from the last 30 minutes4. Create an incident if needed[Executes multiple MCP calls]I found elevated error rates and created incident #INC-2024-001 "Checkout Service Degradation" with high severity. The incident has been assigned to the on-call engineer.全面的 OneUptime 集成
MCP 服务器通过 AI 对话提供对 OneUptime 功能的完全访问：
📊 监控与告警
- 监控管理：跨所有类型创建、更新和查询监控器告警操作：确认、解决和升级告警状态检查：服务和基础设施的实时状态探针管理：配置和监控全球探针位置
AI Tools Available:- oneuptime_create_monitor- oneuptime_list_onitors - oneuptime_get_monitor- oneuptime_update_monitor- oneuptime_delete_monitor- oneuptime_count_monitors🚨 事件管理
- 事件生命周期：创建、更新和解决事件团队协作：分配事件和管理升级沟通：添加注释、更新和状态更改事后分析：记录解决方案和经验教训
Example Conversation:Human: "Create a critical incident for our API being down"AI: I[Creates incident via MCP]✅ Created incident INC-2024-001 "API Service Outage"- Severity: Critical- Status: Created- Assigned to: On-call team- Created: 2024-07-01 14:30 UTCThe incident has been automatically escalated to your on-call policy.📈 日志分析与指标
- 日志查询：使用自然语言搜索和过滤日志指标分析：查询性能数据和趋势追踪调查：分析分布式追踪和跨度错误调查：深入研究异常和错误
Human: "Show me all error logs from the checkout service in the last hour"AI: [Queries logs via MCP]Found 47 error logs from checkout service in the last hour:Top errors:- Database timeout (23 occurrences)- Payment gateway 503 (12 occurrences) - Redis connection failed (8 occurrences)- Session validation error (4 occurrences)Would you like me to create an incident or investigate any specific error?👥 团队与项目管理
- 用户管理：添加、更新和管理团队成员权限控制：配置角色和访问级别项目组织：管理多个项目和环境值班安排：更新计划和处理覆盖
真实世界的用例
1. 智能事件响应
Human: "Our customers are reporting the website is slow"AI: Let me investigate this issue for you:1. Checking website monitors... ✅ - Response time: 2.3s (normal: 0.8s) - Availability: 98.2% (down 1.8%)2. Looking for related incidents... ✅ - Found 1 similar incident from last month3. Querying recent logs... ✅ - High database query times detected - Memory usage at 89% on web servers4. Creating incident... ✅ - Created INC-2024-002 "Website Performance Degradation" - Assigned to platform team - Added investigation findingsRecommended actions:- Scale web servers- Investigate database performance- Monitor response times closely2. 主动监控设置
Human: "We're launching a new microservice called 'user-auth' at https://api.example.com/auth/health. Can you set up monitoring for it?"AI: I1. Creating health check monitor... ✅2. Setting up performance monitoring... ✅3. Configuring error rate alerts... ✅4. Adding to production status page... ✅Your user-auth service is now fully monitored with:- Health endpoint checks every 30 seconds- Response time alerts if > 2 seconds- Error rate alerts if > 5%- Automatic incident creation for failuresThe service is also visible on your public status page.3. 运维报告
Human: "Give me a summary of our infrastructure health this week"AI: Here's your infrastructure health summary for this week:📊 **Monitors**: 47 active (2 new this week)- Uptime: 99.8% average- Response time: 0.7s average- 3 brief outages (total: 14 minutes)🚨 **Incidents**: 8 total (5 resolved, 3 ongoing)- Critical: 1 (database issue - resolved)- High: 2 (API rate limiting - ongoing)- Medium: 5 (minor performance issues)📈 **Performance Trends**:- Database queries 15% slower than last week- Error rates down 8% overall- Memory usage increased 12%🔧 **Recommendations**:- Consider database optimization- Monitor memory usage trends- Review API rate limiting strategy快速开始
安装
git clone https://github.com/oneuptime/oneuptimecd oneuptime/MCPnpm installcp .env.example .envnpm run buildnpm start配置
ONEUPTIME_API_KEY=your_api_key_hereONEUPTIME_URL=https://oneuptime.com 与 AI 助手集成
MCP 服务器与任何 MCP 兼容的 AI 助手一起使用：
{ "mcpServers": { "oneuptime": { "command": "oneuptime-mcp", "env": { "ONEUPTIME_API_KEY": "oneuptime-api-key", "ONEUPTIME_URL": "https://oneuptime.com" } } }}AI 驱动的运维的未来
OneUptime MCP 服务器不仅仅代表集成，它还是 AI 原生运维的愿景，其中：
🗣️ 自然语言是界面
不再需要记住 CLI 命令或浏览复杂的仪表板。描述你想要什么，AI 会处理实现。
🤝 AI 成为你的运维伙伴
AI 助手成为知识渊博的团队成员，他们可以调查问题、采取行动并从你的运维模式中学习。
⚡ 运维变得会话化
复杂的操作工作流程变得像与知识渊博的同事进行对话一样简单。
🔄 持续学习
AI 助手可以从运维模式中学习，建议优化，并主动识别潜在问题。
开源创新
与 OneUptime 构建的所有产品一样，MCP 服务器是完全开源的：
- 完整源代码可在我们的 GitHub 存储库中找到Apache 2.0 许可证，具有最大的灵活性欢迎并鼓励社区贡献透明开发，带有公共路线图
这种开放的方法能够实现：
- 社区扩展，用于专门的用例自定义实现，用于特定环境集成示例，用于其他可观测性工具来自社区的协作改进
接下来是什么？
OneUptime MCP 服务器仅仅是个开始。我们正在积极努力：
增强的 AI 功能
- 跨多个数据源的智能事件关联基于模式识别的预测性告警常见问题的自动化修复基于上下文和紧急程度的智能升级
扩展的集成
- 对各种 AI 助手的多平台支持用于实时更新的 Webhook 集成自定义工具开发框架用于社区扩展的插件生态系统
高级工作流程
- 具有审批工作流程的多步骤操作用于复杂自动化的条件逻辑与其他工具的跨平台协调所有 AI 驱动操作的审计跟踪
加入 AI 原生运维革命
OneUptime MCP 服务器现已上市，可供生产使用。无论你是管理少量服务还是复杂的微服务架构，AI 驱动的运维都可以改变你的团队的工作方式。
立即开始：
- 从我们的 GitHub 存储库**下载 MCP 服务器**使用你的 OneUptime API 密钥配置你的环境使用 MCP 协议连接你的 AI 助手开始与你的可观测性基础设施对话
运维的未来是会话式的、智能的且开源的。借助 OneUptime 的 MCP 服务器，这个未来现在触手可及。
准备好使用 AI 改造你的运维了吗？查看我们的 MCP 服务器文档 并加入我们的社区 分享你的经验。
