MCP 서버
MCP 서버 (MCP Server)
AgentOps 트레이스와 스팬 데이터에 접근할 수 있는 MCP 서버를 소개해요. 설정과 설치 방법, 그리고 노출되는 도구들을 알아볼게요.
출처: 문서
본문
MCP Server
AgentOps는 Public API를 AI 어시스턴트용 도구 집합으로 노출하는 Model Context Protocol (MCP) 서버를 제공합니다. 이를 통해 AI 모델이 대화 중에 여러분의 AgentOps 데이터를 직접 쿼리하고, 더 많은 컨텍스트로 AI 에이전트를 디버깅할 수 있습니다.
설정과 설치 (Configuration & Installation)
MCP 클라이언트의 설정 파일에 AgentOps MCP를 추가하세요.
npx 설정:
{
"mcpServers": {
"agentops": {
"command": "npx",
"args": [
"agentops-mcp"
],
"env": {
"AGENTOPS_API_KEY": ""
}
}
}
}
Cursor 딥링크:
Deeplink로 Cursor에 AgentOps MCP를 추가하세요.
Smithery:
Smithery를 통해 Claude Desktop용 agentops-mcp를 자동으로 설치하려면:
npx -y @smithery/cli install @AgentOps-AI/agentops-mcp --client claude
사용 가능한 도구 (Available Tools)
MCP 서버는 Public API 엔드포인트를 반영하는 다음 도구를 노출합니다.
auth
AgentOps 프로젝트 API 키로 인증합니다.
- Parameters:
api_key(string) - 여러분의 AgentOps 프로젝트 API 키 - Usage: 서버가 필요할 때 자동으로 인증을 요청합니다
get_trace
ID로 트레이스 정보를 가져옵니다.
- Parameters:
trace_id(string) - 트레이스 식별자 - Returns: 트레이스 세부 정보와 메트릭
get_span
ID로 스팬 정보를 가져옵니다.
- Parameters:
span_id(string) - 스팬 식별자 - Returns: 스팬 속성과 메트릭
get_complete_trace
ID로 완전한 트레이스 정보를 가져옵니다.
- Parameters:
span_id(string) - 트레이스 식별자 - Returns: 완전한 트레이스와 관련 스팬 세부 정보.
환경 변수 (Environment Variables)
MCP 서버는 다음 환경 변수를 지원합니다.
AGENTOPS_API_KEY: 여러분의 AgentOps 프로젝트 API 키HOST: API 엔드포인트 (기본값:https://api.agentops.ai)