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Agentops Mcp

Agentops Mcp

本地服务
github.com/AgentOps-AI开发工具1467 周前更新
代码仓库

关于 Agentops Mcp

AgentOps MCP 面向排查 AI Agent 执行情况的开发者。它提供 AgentOps 跟踪、跨度和跟踪指标，帮助判断一次运行在哪些环节成功或失败。

主要功能

  1. 01使用 AgentOps 项目 API 密钥授权
  2. 02按 ID 获取跟踪
  3. 03按 ID 获取跨度
  4. 04查看包含跨度和指标的完整跟踪

适用场景

  1. 01检查某次 Agent 运行的跟踪
  2. 02调试时查看单个跨度
  3. 03通过跟踪指标定位失败环节

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 AgentOps 授权和跟踪检查工具，可获取跟踪、跨度及包含指标的完整跟踪数据。

#observability#tracing#ai#agents

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "agentops": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentops-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENTOPS_API_KEY": "<AGENTOPS_API_KEY>"
      }
    }
  }
}
启动命令npx -y agentops-mcp
需要配置的环境变量
AGENTOPS_API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
npmagentops-mcp

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
api_keystring否AgentOps 项目 API 密钥（如果已设置 AGENTOPS_API_KEY 环境变量，则为可选）

详细介绍

AgentOps MCP 服务

smithery badge

AgentOps MCP 服务提供对可观测性和追踪数据的访问，便于调试复杂的 AI Agent 运行过程。这些数据能提供关键上下文，帮助了解 AI Agent 在哪些方面成功或失败。

用法

MCP 客户端配置

将以下内容添加到 MCP 配置文件中：

{
    "mcpServers": {
        "agentops-mcp": {
            "command": "npx",
            "args": ["agentops-mcp"],
            "env": {
              "AGENTOPS_API_KEY": ""
            }
        }
    }
}

安装

通过 Cursor Deeplink 安装

安装 MCP 服务

通过 Smithery 安装

要通过 Smithery 自动为 Claude Desktop 安装 agentops-mcp：

npx -y @smithery/cli install @AgentOps-AI/agentops-mcp --client claude
本地开发

在本地构建 MCP 服务：

# Clone and setup
git clone https://github.com/AgentOps-AI/agentops-mcp.git
cd mcp
npm install

# Build the project
npm run build

# Run the server
npm pack

可用工具

auth

使用 AgentOps 项目 API 密钥进行授权，并返回 JWT 令牌。

参数：

  • api_key（字符串）：你的 AgentOps 项目 API 密钥
get_trace

按 ID 获取追踪信息。

参数：

  • trace_id（字符串）：要获取的追踪 ID
get_span

按 ID 获取跨度信息。

参数：

  • span_id（字符串）：要获取的跨度 ID
get_complete_trace

获取完整的追踪信息，包括所有跨度及其指标。

参数：

  • trace_id（字符串）：追踪 ID

要求

  • Node.js >= 18.0.0
  • AgentOps API 密钥（作为参数传递给工具）

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第一次接触 MCP？

从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。