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Lightrun MCP Server

Lightrun MCP Server

リモート
github.com/lightrun-platform開発ツール2710 週間前に更新
リポジトリ

Lightrun MCP Server について

Lightrun AIは、Lightrunを使ったランタイム問題の調査向け再利用可能なスキル集です。コーディングアシスタント向けに、ライブデバッグ、本番環境への質問、エラー修正、性能診断、ランタイム情報を用いたPRレビューのワークフローを提供します。

主な機能

  1. 01事前確認を伴うライブランタイム調査
  2. 02本番ランタイムに関する質問への回答
  3. 03エラーの根本原因分析と修正
  4. 04遅い処理やレイテンシの診断
  5. 05ランタイム情報に基づくプルリクエストレビュー

活用シーン

  1. 01デバッグ中のランタイム証拠の収集
  2. 02本番環境の現在値やヒット数の確認
  3. 03エンドポイントの遅延やタイムアウトの調査
  4. 04ランタイムサンプルを使ったプルリクエストのレビュー

MCP 対応

スキルの利用にはLightrun MCPサーバーへのアクセスと、環境のMCP OAuth認証が必要です。リポジトリにはCursor向けのMCPサーバー設定も含まれます。

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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。

エンドポイントhttps://app.lightrun.com/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

Lightrun AI

Lightrun でランタイムの問題を調査するための、再利用可能なスキルのコレクションです。

このリポジトリの内容

  • skills/ — スキルフォルダ（SKILL.md、および任意のアセット/スクリプト）
  • .cursor-plugin/ — Cursor プラグインのメタデータ
  • .claude-plugin/ — Claude プラグインのメタデータ
  • .cursor/mcp.json — プラグインメタデータで使用される Cursor MCP サーバー設定

利用可能なスキル

  • lightrun-live-runtime-debugging — プリフライトチェック、エビデンス収集、ハンドオフ出力を伴う、決定論的なライブランタイム調査ワークフロー。
  • lightrun-error-remediation-automation — 根本原因分析、緩和戦略、自動修正を伴うエラー修復自動化ワークフロー。
  • lightrun-ask-prod — 現在の値、所要時間、ヒット数、分布に関する、本番稼働中のランタイムへの質問応答。
  • lightrun-slow-execution-diagnosis — 遅いエンドポイント、レイテンシや SLO の劣化、タイムアウト、デッドライン、ハングの診断。
  • lightrun-runtime-aware-pr-review — ライブランタイムサンプルと差分を考慮したリスク分析を組み合わせたプルリクエストレビューワークフロー。

デモ

インストール

Cursor
  1. Cursor を開きます。
  2. リポジトリの URL（またはローカルパス）からプラグインを追加します。
  3. このリポジトリの URL を使用します: https://github.com/lightrun-platform/lightrun-ai
Claude

このリポジトリには以下が含まれています:

  • .claude-plugin/plugin.json
  • .claude-plugin/marketplace.json

Claude のプラグイン/マーケットプレイスのフローを使用して、このリポジトリからインストールしてください。

Codex

Codex は .agents/skills の場所からスキルを読み込みます。

  1. skills/ からスキルフォルダをコピーまたはシンボリックリンクして、以下のいずれかに配置します:
    • $REPO_ROOT/.agents/skills
    • $HOME/.agents/skills
  2. 必要に応じて Codex を再起動/再読み込みします。

要件

  • Lightrun MCP サーバーへのアクセス
  • お使いの環境での MCP OAuth 認証の完了

コントリビューション

  1. skills/<skill-name>/ の下に新しいフォルダを追加します。
  2. YAML フロントマター（name、description）を含む SKILL.md を追加します。
  3. 必要に応じて任意のアセット/スクリプトを追加します。
  4. 公開可能なスキルを追加する際は、マーケットプレイス/プラグインのメタデータを更新します。

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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。