Edge Delta MCP Server について
Edge Delta MCP Serverは、開発者やツールが可観測性パイプラインを管理するため、MCPクライアントをEdge Delta APIに接続します。設定の検証・デプロイ・ロールバックに加え、オフラインテストと実データのキャプチャで変換結果を確認できます。
主な機能
- 01パイプライン設定と履歴の確認
- 02変更の検証・保存・デプロイ・復元
- 03パイプラインへのデータソース追加
- 04実データの変換前後サンプルを取得
- 05OTTLとプロセッサーノードのドライラン
活用シーン
- 01Edge Deltaのパイプライン設定を確認
- 02サンプルログでプロセッサー変更をテスト
- 03実データで変換結果を検証
MCP 対応
パイプライン管理、ドライラン、ライブキャプチャなど、Edge Deltaの操作をツールとしてMCPクライアントに公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Edge Delta MCP サーバー
Edge Delta MCP サーバーは、Edge Delta API とシームレスに統合するModel Context Protocol(MCP)サーバーです。開発者やツール向けに、高度な自動化機能と連携機能を提供します。
ユースケース
- Edge Delta から可観測性データを抽出して分析します。
- Edge Delta のプラットフォームと連携する、AI を活用したツールやアプリケーションを構築します。
パイプライン設定ツール
このサーバーは、Edge Delta のパイプラインを調査および変更するためのツールを公開します。書き込み操作は、ロールバックに対応した安全な手順 検証 → 保存 → デプロイ に従います。
| ツール | 機能 |
|---|---|
get_pipelines / get_pipeline_config / get_pipeline_history | パイプラインを確認し、設定とバージョン履歴を読み取ります。 |
validate_pipeline_config | 設定 YAML を保存せずに検証します。{valid, reason} を返します。 |
save_pipeline_config | 設定 YAML 全体を新しいバージョンとして保存します(デプロイは行いません)。 |
deploy_pipeline | 保存済みのバージョンをフリートにデプロイします。 |
revert_pipeline | 以前に保存したバージョンにロールバックします。 |
add_pipeline_source | パイプラインにデータソースノードを追加します。 |
一般的な編集フロー:get_pipeline_config → YAML を編集 → validate_pipeline_config
→ save_pipeline_config → get_pipeline_history → deploy_pipeline
(ロールバックする場合は revert_pipeline)。
ライブキャプチャツール
設定が有効であることを検証するだけでは、変更によってデータが実際に変換されたことの確認にはなりません。ライブキャプチャツールは、稼働中のエージェント上でパイプラインノードを通過する実データの変更前・変更後のサンプルを取得するため、エージェントは変換が反映されたことを確認できます。
| ツール | 機能 |
|---|---|
start_pipeline_capture | パイプラインでキャプチャタスクを開始します(期間、任意のノードリスト、最大アイテム数を指定)。 |
get_pipeline_capture_status | キャプチャタスクのエージェントごとのステータスをポーリングします。 |
get_pipeline_capture_results | ノードごとにキャプチャした変更前・変更後のサンプルを取得します。 |
get_pipeline_capture_task | 現在実行中のキャプチャタスクがあれば、その内容を表示します。 |
キャプチャフロー:start_pipeline_capture → get_pipeline_capture_status(エージェントが success を報告するまでポーリング)→ get_pipeline_capture_results(各ノードの before と after を比較して変換を確認)。
プロセッサのドライラン(テスト)ツール
サンプルログに対してプロセッサをオフラインで開発・検証できます。保存、デプロイ、ライブトラフィックは不要です。ライブキャプチャを補完するオフライン機能であり、キャプチャは実際に何が起きたかを証明し、こちらは今後何が起きるかを証明します。
| ツール | 機能 |
|---|---|
test_pipeline_ottl | サンプル OTEL ログアイテムに対して OTTL ステートメントをドライランし、変換後のアイテムを返します。 |
test_pipeline_node | 任意のタイプ(log_to_metric、log_to_pattern、extract_metric、parse_json_attributes、grok、mask、…)のプロセッサノード全体をドライランし、出力パスごとにノードが出力するアイテムを返します。 |
出力が正しくなるまで繰り返し、その後ステートメントまたはノードをパイプラインに追加して、save_pipeline_config → deploy_pipeline を実行し、キャプチャツールでライブデータ上の動作を確認します。OTTL 変換には test_pipeline_ottl を使用します(その ExtractPatterns では正規表現によるフィールド抽出も行えます)。ログからメトリクスへの変換やログからパターンへの変換など、OTTL 以外のノードタイプには test_pipeline_node を使用します。
前提条件
- Docker Engine ≥ 20.10 がインストールされ、実行中であること。
- Docker Buildx プラグインが利用できること:
- macOS / Windows – Docker Desktop に含まれています。
- Debian / Ubuntu
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker-buildx-plugin - Fedora / RHEL / CentOS
sudo dnf install -y docker-buildx-plugin # or yum install … - その他のディストリビューション(手動での代替手段)
mkdir -p ~/.docker/cli-plugins curl -sSL \ https://github.com/docker/buildx/releases/latest/download/buildx-$(uname -s | tr '[:upper:]' '[:lower:]')-amd64 \ -o ~/.docker/cli-plugins/docker-buildx chmod +x ~/.docker/cli-plugins/docker-buildx
- 必要なスコープを持つ Edge Delta API トークン:こちらで作成してください。
- Edge Delta 組織 ID:こちらで確認できます。
ビルド(コンテナイメージ)
初回セットアップ(マルチプラットフォームビルダーを作成して起動します):
docker buildx create --name edgedelta-builder --use
docker buildx inspect --bootstrap
イメージをビルドし、ローカルの Docker デーモンに読み込みます:
docker buildx build --load -t mcp/edgedelta .
ℹ️
--loadフラグを指定すると、イメージがローカルの Docker エンジンに転送されるため、docker run mcp/edgedelta …で直接実行できます。
インストール
Cursor での使用
{
"mcpServers": {
"edgedelta": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e ED_ORG_ID",
"-e ED_API_TOKEN",
"ghcr.io/edgedelta/edgedelta-mcp-server:latest"
],
"env": {
"ED_API_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>",
"ED_ORG_ID": "<YOUR_ORG_ID>"
}
}
}
}
ライブラリの使用
このモジュールでエクスポートされる Go API は実験的なものであり、予告なく変更される場合があります。 本番環境で利用する場合は、ユースケースを説明する issue を作成してください。関連する API を安定化するために役立てます。
ライセンス
MIT ライセンスの条項に基づいてライセンスされています。詳細は LICENSE をご覧ください。
コメント
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。