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MCP PagerDuty

MCP PagerDuty

ローカル
github.com/judexzhuクラウド・インフラ073 週間前に更新

MCP PagerDuty について

MCP PagerDutyは、インシデント情報をMCP経由で扱うための初期開発段階のPagerDuty連携です。READMEにはツールが記載されていますが、API連携は未実装とされています。

主な機能

  1. 01インシデント一覧ツールの計画
  2. 02インシデント詳細取得ツールの計画
  3. 03インシデントノート取得ツールの計画
  4. 04PagerDuty API連携は未実装

活用シーン

  1. 01MCPによるインシデント検索の計画
  2. 02インシデント詳細とノート取得の計画

MCP 対応

MCPクライアントにPagerDutyのインシデント一覧、詳細、ノート取得ツールを提供する予定です。READMEによると、API連携はまだ実装されていません。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

MCP PagerDuty

🚧 初期開発中 — 作業進行中 🚧

Python 3.13+ MCP Compatible UV

インシデント管理や監視業務のために、PagerDuty と連携する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

⚠️ プロジェクトの状況

このプロジェクトは初期開発段階にあります。多くの機能は計画中で、まだ実装されていません。コントリビューションやフィードバックをお待ちしています!

🚀 はじめに

前提条件
  • Python 3.13 以降
  • PagerDuty API トークン
インストール
  1. リポジトリをクローンする

    git clone https://github.com/judexzhu/mcp-pagerduty.git
    cd mcp-pagerduty
    
  2. UV で依存関係をインストールする

    uv sync
    
  3. 環境を設定する

    cp .env.example .env
    # Edit .env with your PagerDuty API credentials
    
設定

PagerDuty の設定を記述した .env ファイルを作成します。

PAGERDUTY_API_TOKEN=your_api_token_here
PAGERDUTY_API_URL=https://api.pagerduty.com

注:PAGERDUTY_API_URL は省略可能です。指定しない場合、デフォルトで https://api.pagerduty.com が使用されます。

🔧 開発

このプロジェクトは現在開発中です。現在の構成は次のとおりです。

mcp-pagerduty/
├── pagerduty.py          # Main MCP server implementation
├── pyproject.toml        # Project configuration
├── .env                  # Environment variables (create from .env.example)
└── README.md            # This file
サーバーの実行
python pagerduty.py

📚 MCP 連携

このサーバーは Model Context Protocol を実装しており、AI アシスタントやほかの MCP クライアントに PagerDuty の機能を提供します。

現在のツール
  • pagerduty_list_incidents - フィルタリングオプションを使ってインシデントを一覧表示します
  • pagerduty_get_incident - インシデントの詳細情報を取得します
  • pagerduty_get_incident_notes - インシデントの詳細情報を取得します
実装予定のリソース
  • インシデントのテンプレート
  • エスカレーションポリシーの情報
  • サービスステータスのダッシュボード

🤝 コントリビューション

このプロジェクトは初期開発段階にあり、コントリビューションを歓迎しています!

コントリビューションの方法
  1. リポジトリをフォークする
  2. 機能ブランチを作成する
    git checkout -b feature/your-feature-name
    
  3. 変更を加える
  4. テストを追加する(テスト用フレームワークのセットアップ後)
  5. プルリクエストを送信する
開発の優先事項

現在の開発の優先事項は次のとおりです。

  1. 🔴 高優先度:基本的なインシデントの一覧表示と取得
  2. 🟡 中優先度:インシデントの作成と更新
  3. 🟢 低優先度:エスカレーション管理などの高度な機能

📋 TODO

  • 基本的な MCP サーバー構成を実装する
  • PagerDuty API クライアントを追加する
  • インシデント管理ツールを実装する
  • 包括的なエラーハンドリングを追加する
  • テストを作成する
  • ログ記録と監視を追加する
  • 設定例を作成する
  • 包括的なドキュメントを作成する

🐛 既知の問題

  • プロジェクトは初期開発段階です
  • 機能はまだ実装されていません
  • API 連携はまだ構築されていません

📖 リソース

📄 ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

🆘 サポート

このプロジェクトは初期開発段階のため、次のとおりです。

  • 📝 ドキュメント:近日公開
  • 🐛 バグ報告:Issue を作成してください
  • 💡 機能リクエスト:Issue でお寄せください
  • 💬 質問:ディスカッションまたは Issue を作成してください

注:このプロジェクトは PagerDuty, Inc. と提携していません。Model Context Protocol のコミュニティ主導の連携プロジェクトです。

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。