Incident Library について
Incident Library は、公開された障害報告を症状から検索できる構造化事例集で、元の報告へのリンクも掲載します。事例、分類、API の回答は CC BY 4.0 で公開され、このリポジトリでは事例の提案と訂正を受け付けます。
主な機能
- 01症状による事例検索
- 02公開障害報告の構造化
- 03元の報告へのリンク掲載
- 04事例の提案と訂正の受付
- 05事例本文と API 回答を CC BY 4.0 で公開
活用シーン
- 01障害の症状に関連する事例の検索
- 02事例の根拠となる報告の確認
- 03公開障害報告の掲載提案
- 04事実や分類の誤りの報告
設定
リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。
https://incidentlib-mcp.benchlet.com/mcpclaude mcp add --transport http com-benchlet-incidentlib https://incidentlib-mcp.benchlet.com/mcp{"mcpServers":{"com-benchlet-incidentlib":{"type":"http","url":"https://incidentlib-mcp.benchlet.com/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"com-benchlet-incidentlib":{"type":"http","url":"https://incidentlib-mcp.benchlet.com/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"com-benchlet-incidentlib":{"type":"http","url":"https://incidentlib-mcp.benchlet.com/mcp"}}}{"mcpServers":{"com-benchlet-incidentlib":{"serverUrl":"https://incidentlib-mcp.benchlet.com/mcp"}}}コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。
ツール
詳細
Incident Library:報告と訂正
このリポジトリでは、公開されたインシデント後レポートを検索できるコレクション、Incident Library に関する2種類の課題を受け付けています。
- 事例を提案する。 ライブラリに掲載すべき公開インシデント後レポート(ポストモーテムのページ、エンジニアリングブログの記事、ステータスページのインシデント記録、講演、またはランブックの項目)をお知らせください。Case proposal の課題フォームを使用してください。
- 誤りを報告する。 事例の事実が出典と一致しない場合、リンク切れの場合、またはカテゴリが誤っている場合にお知らせください。Correction の課題フォームを使用してください。
ライブラリのコードとデータはこのリポジトリにはありません。事例は、提示されたレポートをもとに人が英語と韓国語で執筆し、原文へのリンクとともに公開します。事例の公開または訂正が完了すると、それぞれの課題に返信します。
事例の本文、カテゴリ一覧、API の応答は CC BY 4.0 で利用できます。原文のレポートには、それぞれ独自のライセンスが適用されます。
Incident Library:報告と訂正
Incident Library に関する2種類の課題を受け付けるリポジトリです。Incident Library は、公開されたインシデントレポートを事例ごとに構造化し、症状から検索できるサービスです。
- 事例を提案する。 ライブラリに掲載すべき公開インシデントレポート(ポストモーテムのページ、技術ブログの記事、ステータスページのインシデント記録、講演、ランブックの項目)をお知らせください。Case proposal の課題フォームを使用してください。
- 誤りを報告する。 事例の内容が出典と異なる場合、リンク切れの場合、または分類が誤っている場合にお知らせください。Correction の課題フォームを使用してください。
サービスのコードとデータはこのリポジトリにはありません。事例は、提示されたレポートを人が読んで英語と韓国語で執筆し、原文へのリンクとともに公開します。事例の公開または訂正が反映されると、課題に返信します。
事例の本文、分類一覧、API の応答は CC BY 4.0 で利用でき、原文のレポートにはそれぞれ独自のライセンスが適用されます。
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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。