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pipefy-observability

pipefy-observability

github.com/pipefyAgent 工作流51691 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 pipefy-observability

这项 Pipefy 可观测性技能用于检查 AI Agent 与自动化运行记录、用量、积分消耗和导出任务,并提供自动化历史记录的导出流程。

主要功能

  1. 01查看 AI Agent 执行日志
  2. 02检查自动化日志与指标
  3. 03跟踪组织用量和 AI 积分
  4. 04导出自动化任务历史
  5. 05下载已完成导出的 CSV

适用场景

  1. 01诊断 AI Agent 执行失败
  2. 02查看自动化执行趋势
  3. 03检查剩余 AI 积分
  4. 04导出自动化历史用于报告

MCP 相关

技能介绍用于 Pipefy 可观测性的 MCP 操作,包括日志、用量和导出工具。所列工具大多为只读;导出自动化任务会启动异步导出。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/pipefy/ai-toolkit --skill pipefy-observability

安装后在 Claude Code 中输入/pipefy-observability确认已加载。

附带文件references/cli.mdreferences/mcp.md

详细介绍

可观测性

请阅读你所用接口的 MCP 参考文档 或 CLI 参考文档。只加载相关参考文档。

监控 AI Agent 和自动化的执行情况、使用统计、额度消耗和导出作业历史。


标识符参考

完整的标识符映射:可观测性标识符。

概念工具所需参数获取方式
AI Agent 日志对应的 Piperepo_uuid — Pipe 的 UUID使用数字类型的 pipe_id 调用 get_pipe;使用 pipe.uuid。
自动化日志对应的自动化automation_id — 数字类型get_automations pipe_id=...
使用统计对应的组织organization_uuid — UUID 或 数字类型的组织 IDget_organization 会返回 uuid;也可以使用数字 ID(由服务端解析)。执行指标 / 导出需要数字类型的 organization_id。

工具

操作只读用途
get_ai_agent_logs是特定 AI Agent 的执行历史。
get_ai_agent_log_details是AI Agent 日志条目的单次执行详情。
get_automation_logs是自动化的执行历史(按自动化 ID 查询)。
get_automation_logs_by_repo是按 Pipe 筛选自动化日志。
get_agents_usage是组织级 AI Agent 执行次数和趋势。
get_automations_usage是组织级自动化执行统计。
get_automation_execution_metrics是单个自动化在 FIFTEEN_MINUTES、SIXTY_MINUTES、TWELVE_HOURS 或 TWENTY_FOUR_HOURS 时间段内的执行指标;部分成功时,会通过 partial_errors 返回被拒绝的 ID。
get_ai_credit_usage是AI 额度消耗和剩余额度。
export_automation_jobs否触发自动化作业历史的异步导出。
get_automation_jobs_export是轮询导出作业状态(在调用 export_automation_jobs 之后)。
get_automation_jobs_export_csv是将已完成的自动化作业导出下载为 CSV 文本。

步骤 — 诊断故障 AI Agent

  1. 获取 Pipe UUID(不是数字类型的 Pipe ID):

    操作:get_pipe pipe_id=67890

    从响应中获取 pipe.uuid。

  2. 获取最近的 Agent 日志:

    操作:get_ai_agent_logs repo_uuid=<UUID> first=30

  3. 找出失败的执行记录 — 查找 status: failed 条目。

  4. 如果 Agent 意外停止,检查额度使用情况:

    操作:get_ai_credit_usage organization_uuid=123 period="current_month"

  5. 修复并重新启用 — 更新 Agent 配置(参见 pipefy-ai-agents),然后切换状态:

    操作:使用 Agent UUID 和 active=true 调用 toggle_ai_agent_status(SDK:agent_uuid;MCP:uuid)。


步骤 — 将自动化历史导出为 CSV

  1. 触发导出:

    操作:export_automation_jobs organization_id=123 period="current_month"

  2. 轮询直至完成:

    操作:get_automation_jobs_export export_id=<EXPORT_ID>

    重复轮询,直到 status 为 finished 或 failed。

    已完成的导出还会包含 fileUrl,这是指向 xlsx 文件的签名链接。该链接会在返回它的读取操作完成 1 小时后过期,在此之前,任何持有该链接的人都可以下载文件。将链接提供给用户时,请说明它会在 1 小时后过期;如需获取新链接,请再次轮询。

  3. 获取 CSV 文本(导出完成后):

    操作:get_automation_jobs_export_csv export_id=<EXPORT_ID>


成功标准

  • Agent 日志显示执行时间戳和状态。
  • 额度使用情况显示剩余额度;没有意外减少。
  • CSV 导出下载成功,并包含预期的自动化历史。

故障模式

  • **get_ai_agent_logs 返回空结果:**使用管道 UUID(例如,abc123-...),而不是数字管道 ID。通过 get_pipe 获取 UUID。
  • **get_automation_jobs_export 一直处于 processing 状态:**大型导出需要时间。每次轮询之间至少等待 60 秒。如果几分钟后仍处于 processing 状态,请重新触发导出。
  • **剩余额度显示为 0:**提醒用户,额度补充前,AI 功能将停止工作。请升级反馈给 Pipefy 管理员。

另请参阅

  • pipefy-ai-agents — 创建和配置 AI Agent。
  • pipefy-automations — 创建和调试自动化规则。

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