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Runframe Incident Management MCP Server

Runframe Incident Management MCP Server

本地服务
github.com/runframeAI 与智能体427 周前更新

关于 Runframe Incident Management MCP Server

Runframe Incident Management MCP Server 将工程团队的 AI Agent 和 IDE 接入 Runframe 事件工作流。工具涵盖事件响应、值班查询、服务、复盘、团队和人员,并将请求转发至 Runframe API,不在本地存储数据。

主要功能

  1. 01创建、更新和跟踪事件
  2. 02确认事件、升级并呼叫响应者
  3. 03查询当前值班人员和策略
  4. 04管理服务与复盘记录
  5. 05查找用户和团队

适用场景

  1. 01在 IDE 中分流并更新事件
  2. 02查询当前值班响应者
  3. 03故障期间呼叫团队成员
  4. 04事件后创建复盘

MCP 相关

通过 stdio 或 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供 17 个事件管理工具。它使用受限范围的 API 密钥转发请求至 Runframe API,不在本地存储数据。

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": {
"runframe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@runframe/mcp-server"
],
"env": {
"RUNFRAME_API_KEY": "<RUNFRAME_API_KEY>",
"RUNFRAME_API_URL": "<RUNFRAME_API_URL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @runframe/mcp-server
需要配置的环境变量
RUNFRAME_API_KEY密钥API key from https://runframe.io/settings (starts with rf_)
RUNFRAME_API_URLAPI base URL (default: https://runframe.io)

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
npm@runframe/mcp-server0.1.5

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

runframe-mcp-server

CI npm License: MIT Node 20+

Runframe 是面向工程团队的完整事件生命周期平台,涵盖事件响应、值班和状态页面。此 MCP 服务让你可以通过 IDE 或 AI Agent 管理这些工作流。

提供 17 个工具,涵盖事件、值班、服务、事后复盘、团队和人员查询。需要 Node.js 20+。

为什么使用它

  • 留在编辑器中 — 无需切换到浏览器,即可确认事件、呼叫响应人员并撰写事后复盘
  • 让 Agent 处理日常事务 — AI Agent 可以使用限定范围的 API 密钥自主进行事件分诊、升级和更新
  • 无需基础设施 — 通过 npx 运行,本地使用时无需部署服务

工作原理

Your IDE / Agent
    ↓ (stdio or HTTP)
MCP Server (this package)
    ↓ (HTTPS, scoped API key)
Runframe API

该服务是无状态的。它会将 MCP 工具调用转换为 Runframe API 请求,并根据 API 密钥权限限定请求范围。本地不会存储任何数据。

示例

向你的 Agent 提问:

  • “确认事件 INC-2026-001” → 调用 runframe_acknowledge_incident
  • “现在谁在值班?” → 调用 runframe_get_current_oncall
  • “为数据库中断创建事后复盘” → 调用 runframe_create_postmortem
  • “针对 API 延迟激增呼叫后端团队负责人” → 调用 runframe_page_someone
  • “列出所有未解决的 SEV1 事件” → 调用带严重性筛选条件的 runframe_list_incidents
  • “查找 Alex,以便我查看他们未解决的事件” → 调用 runframe_find_user

安装

从 Runframe.io 的设置中获取 API 密钥,然后将其添加到你的 Agent:

Claude Code:

claude mcp add runframe -e RUNFRAME_API_KEY=rf_your_key_here -- npx -y @runframe/mcp-server

Cursor(~/.cursor/mcp.json)· VS Code(.vscode/mcp.json)· Claude Desktop(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "runframe": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@runframe/mcp-server"],
      "env": { "RUNFRAME_API_KEY": "rf_your_key_here" }
    }
  }
}

其他 MCP 客户端: 将上面的 JSON 配置添加到客户端的 MCP 配置文件中。

交互式设置向导:

npx @runframe/mcp-server --setup

环境变量

变量必需默认值描述
RUNFRAME_API_KEY是—API 密钥(以 rf_ 开头)
RUNFRAME_API_URL否https://runframe.ioAPI 基础 URL
MCP_ACCESS_TOKEN仅 HTTP—HTTP 传输的 Bearer 令牌。轮换时以逗号分隔(new_token,old_token)。

传输方式

stdio(默认)— 由 Claude Code 和 Cursor 等 MCP 客户端使用。不暴露网络。上面的安装命令配置的就是此方式。

Streamable HTTP — 用于容器化或远程部署。Bearer 身份验证需要 MCP_ACCESS_TOKEN:

RUNFRAME_API_KEY=rf_... \
  MCP_ACCESS_TOKEN=your_token \
  npx @runframe/mcp-server --transport http --port 3100 --host 127.0.0.1

安全模型

安全责任划分为三个边界:

  • Runframe API 通过 RUNFRAME_API_KEY 处理授权和权限范围。
  • 此 MCP 服务 负责进程隔离(stdio)和 Bearer 令牌验证(HTTP)。它还会执行方法过滤、本地主机上的 Host/Origin 检查、声明的 Content-Length 验证(上限 1 MB)、8 KB 请求头上限,以及 15s 上游超时。
  • 你的反向代理 负责 TLS、速率限制,以及在将 HTTP 模式暴露到网络时强制执行流式请求体限制。

该服务不会存储任何内容,只会将请求转发到 Runframe API。

工具

事件(9)
工具范围描述
runframe_list_incidentsincidents:read使用筛选条件和分页列出事件
runframe_get_incidentincidents:read按 ID 或编号获取事件
runframe_create_incidentincidents:write创建事件
runframe_update_incidentincidents:write更新标题、描述、严重程度或负责人
runframe_change_incident_statusincidents:write将事件转为新状态(new、investigating、fixing、monitoring、resolved、closed)
runframe_acknowledge_incidentincidents:write确认事件(自动分配负责人并跟踪 SLA)
runframe_add_incident_eventincidents:write添加时间线条目
runframe_escalate_incidentincidents:write升级至下一级策略
runframe_page_someoneincidents:write通过 Slack 或电子邮件通知响应人员
值班(1)
工具范围描述
runframe_get_current_oncalloncall:read查询当前值班人员
服务(2)
工具范围描述
runframe_list_servicesservices:read列出服务
runframe_get_serviceservices:read获取服务详情
事后分析(2)
工具范围描述
runframe_create_postmortempostmortems:write创建事后分析
runframe_get_postmortempostmortems:read获取事件的事后分析
团队(2)
工具范围描述
runframe_list_teamsteams:read列出团队
runframe_get_escalation_policyoncall:read获取指定严重程度对应的升级策略
用户(1)
工具范围描述
runframe_find_userusers:read按姓名或电子邮件搜索用户;可选择在历史查询中包含非活跃用户

与直接 API 保持一致

此 MCP 服务遵循公开的 Runframe 直接 API 契约。

  • 创建事件时,service_ids 必须包含 svc_K7M4Q9TZ2H 这类公开服务键,而非内部 UUID。
  • runframe_get_service 现在按公开的 service_key 查找服务,而非 UUID。
  • 事件工具现在遵循最新的 V1 契约:在路径参数中使用 INC-2026-001 这类事件编号。
  • 事件更新和列表筛选条件在 V1 使用的地方现在采用最新的公开标识符,包括负责人/解决者电子邮件和 team_name。
  • runframe_create_incident 接受可选的 idempotency_key;该值会作为 Idempotency-Key 标头转发,以便安全重试创建操作。
  • 如果未提供 severity,runframe_create_incident 默认使用 SEV2,与 V1 API 保持一致。
  • 事件创建现在遵循 V1 API 的限制:title 长度须为 1–200 个字符,description 最多 10000 个字符,service_ids 最多包含 50 项。
  • 创建事件需要所请求严重程度对应的有效 SLA 配置。如果缺少确认或关闭期限,API 会拒绝创建。
  • 创建事件前,使用 runframe_list_services 查找有效的 service_key 值。
  • runframe_page_someone 现在遵循最新的 V1 投递契约:使用 email、channels 和可选的 message。
  • 事后分析工具现在遵循最新的 V1 契约:使用 incident_number,以及 users_affected、owner_email 和 time_to_acknowledge 这类 snake_case 嵌套字段。
  • 按 assigned_to 或 resolved_by 筛选事件前,使用 runframe_find_user 将姓名解析为电子邮件地址。
  • 如需在历史事件查询中解析前员工,将 runframe_find_user 的 include_inactive=true。
  • 如需显式使用 V1 活跃状态筛选条件,将 runframe_find_user 的 is_active 设为 true 或 false。
  • 筛选事件前,使用 runframe_list_teams 搭配 search 查找准确的 team_name。

Docker

Docker 镜像默认通过 3100 端口运行 HTTP 传输:

docker build -t runframe-mcp-server .
docker run -e RUNFRAME_API_KEY=rf_... -e MCP_ACCESS_TOKEN=your_token -p 3100:3100 runframe-mcp-server

部署 HTTP 模式

HTTP 模式适用于专用网络。如果将其部署到互联网:

  • 在 TLS 后运行(nginx、Caddy、云负载均衡器)。此服务不支持 TLS。
  • 使用反向代理进行速率限制和请求缓冲。
  • 优先使用专用子网或 VPN,而不是暴露到公网上。
  • 定期轮换 MCP_ACCESS_TOKEN。用逗号分隔传入新旧令牌,即可无停机切换。
速率限制

Runframe API 在服务端实施速率限制。如果触发限制,工具会返回 429 错误,并附带重试提示。对于 HTTP 传输部署,反向代理可以添加额外的请求级限流。

令牌轮换

MCP_ACCESS_TOKEN 接受以逗号分隔的令牌:

  1. 设置 MCP_ACCESS_TOKEN=new_token,old_token
  2. 将客户端更新为使用 new_token
  3. 移除旧令牌:MCP_ACCESS_TOKEN=new_token

限制

  • 排班只读 — 可以查询值班安排和升级策略,但无法通过 MCP 修改
  • 需要 Runframe 账户和 API 密钥

贡献

欢迎在 github.com/runframe/runframe-mcp-server 提交问题和 PR。

许可证

MIT — Runframe · npm

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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。