OpsLevel MCP Server について
AI ツールから OpsLevel アカウントのデータを読み取る、セルフホスト可能な MCP サーバーです。幅広いアカウントリソースを扱いますが、この版は非推奨で、新規ユーザーには OpsLevel のホステッド MCP サーバーが推奨されています。
主な機能
- 01アカウントへの読み取り専用アクセス
- 02アクション、キャンペーン、チェックの読み取り
- 03コンポーネントと依存関係の読み取り
- 04ドキュメント、ドメイン、フィルターの読み取り
- 05インフラ、リポジトリ、システム、チーム、ユーザーの読み取り
活用シーン
- 01コンポーネントの依存先と依存元を確認
- 02チームとシステムの記録を確認
- 03OpsLevel のドキュメントとリポジトリを閲覧
MCP 対応
MCP クライアントに OpsLevel アカウントの読み取り専用データをツールとして公開します。セルフホスト版は API トークンを使い、推奨されるホステッド版は URL で設定し OAuth を使用します。
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。
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。
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
OpsLevel MCP サーバー
警告
このセルフホスト可能な MCP サーバーは非推奨です。 新規ユーザーには、ホスト型 MCP サーバー https://app.opslevel.com/mcp を推奨します。ローカルへのインストールやバイナリの管理が不要で、自動的に最新の状態に保たれます。
ホスト型 MCP サーバーの利用
ホスト型サーバーは OAuth を使用するため、管理が必要な API トークン、バイナリ、クライアントシークレットはありません。リモート MCP サーバーに対応した AI ツールで設定する値は、URL だけです。
{ "mcpServers": { "opslevel": { "url": "https://app.opslevel.com/mcp" } } }クライアントは OAuth の設定を自動的に検出し、ブラウザーを開いて OpsLevel へのログインとアクセス許可を求めます。補足事項:
- 認証には OAuth 2.1(動的クライアント登録+PKCE を使用した認可コードフロー)を使用します。短期間で期限切れになるアクセストークンの更新も含め、MCP クライアントが処理します。
- トランスポートにはストリーミング可能な HTTP(SSE ではありません)を使用します。クライアントで選択を求められた場合は、HTTP/ストリーミング可能な HTTP を選択してください。
- リモート MCP サーバーを追加する場所については、使用する AI ツールのドキュメントを参照してください。
この MCP(モデルコンテキストプロトコル)サーバーは、OpsLevel アカウントとやり取りするためのツールを AI に提供します。
機能
現在、MCP サーバーが OpsLevel アカウントにアクセスする際は読み取り専用で、次のリソースからデータを読み取ることができます。
- アクション
- キャンペーン
- チェック
- コンポーネント
- コンポーネントの依存先(あるコンポーネントが依存するコンポーネント)
- コンポーネントの依存元(あるコンポーネントに依存するコンポーネント)
- ドキュメント(API と技術ドキュメント)
- ドメイン
- フィルター
- インフラストラクチャ
- リポジトリ
- システム
- チーム
- ユーザー
セットアップ
- MCP サーバーをインストールします
- Homebrew -
brew install opslevel/tap/opslevel-mcp - Docker -
docker pull public.ecr.aws/opslevel/mcp:latest
固定バージョンも使用できます。利用可能なタグについてはギャラリーをご覧ください - 手動 - GitHub のリリースページにアクセスし、お使いのオペレーティングシステム用のバイナリをダウンロードします。
- Homebrew -
- 環境変数を使用して MCP サーバーがアカウントに接続できるようにするには、API トークンが必要です。
- お好みの AI ツール用に MCP 設定をセットアップします。
Claude
- Claude Desktop のドキュメントに記載されているパスにあるファイルを編集します
- Mac OS -
${HOME}/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows -
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- Mac OS -
- Claude Desktop を起動(または再起動)します
{
"mcpServers": {
"opslevel": {
"command": "opslevel-mcp",
"env": {
"OPSLEVEL_API_TOKEN": "XXXXXXX"
}
}
}
}
VS Code
- 設定メニュー(Command + Comma)を開き、ページ上部で用途に応じたタブを選択します
- Workspace - ワークスペースのコンテキストでサーバーを設定します
- User - ユーザーのコンテキストでサーバーを設定します
- Features → Chat を選択します
- 「Mcp」が有効になっていることを確認します
- 組織の CoPilot 設定で「preview」機能を有効にするよう、Github 管理者に依頼する必要がある場合があります。
- 「Mcp > Discovery」の下にある「Edit in settings.json」をクリックし、以下の設定を追加します
- ファイルを直接編集することもできます
- (Mac OS)
${HOME}/Library/Application\\ Support/Code/User/settings.json
- (Mac OS)
- ファイルを直接編集することもできます
- VS Code を起動(または再起動)します
{
"chat.agent.enabled": true,
"chat.mcp.discovery.enabled": true,
"mcp": {
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "opslevel_token",
"description": "OpsLevel API Token",
"password": true
}
],
"servers": {
"opslevel": {
"type": "stdio",
"command": "opslevel-mcp",
"env": {
"OPSLEVEL_API_TOKEN": "${input:opslevel_token}"
}
}
}
}
}
Cursor
- Cursor メニューを開き、「Settings」→「Cursor Settings」→「MCP」を選択します
- 「Add new global MCP server」をクリックします
- 以下の設定を追加します
{
"mcpServers": {
"opslevel": {
"command": "opslevel-mcp",
"env": {
"OPSLEVEL_API_TOKEN": "XXXXXX"
}
}
}
}
Warp
- Settings > AI > Manage MCP Servers から MCP 設定にアクセスします。Warp では、この一覧へのアクセス方法を他にも案内しています。
- 追加ボタンを押します
- 以下の設定を追加します
{
"opslevel": {
"command": "opslevel-mcp",
"args": [],
"env": {
"OPSLEVEL_API_TOKEN": "XXXXXX"
},
"start_on_launch": true
}
}
Windsurf
- Windsurf - Settings > Advanced Settings に移動します
- Cascade セクションまでスクロールすると、新しいサーバーを追加するオプションがあります
- 以下の設定で mpc_config.json を編集します
- Windsurf を再起動します
{
"mcpServers": {
"opslevel": {
"command": "opslevel-mcp",
"env": {
"OPSLEVEL_API_TOKEN": "XXXXXX"
}
}
}
}
Docker
バイナリを直接インストールせずに Docker イメージを取得した場合は、Docker 経由でサーバーを実行できるよう、上記の MCP 設定を調整する必要があります
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"OPSLEVEL_API_TOKEN",
"public.ecr.aws/opslevel/mcp:latest"
],
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。
