Dynatrace

🚀 Dynatrace MCP 服務器

Dynatrace 即時觀察和自動化工具（MCP）是一款強大的平臺，它能將即時監控、問題分析和自動化操作直接集成到開發環境裡。藉助該工具，開發者可在代碼編輯器中輕鬆獲取生產環境的狀態數據，並依據這些信息快速做出響應。

✨ 主要特性

• 即時觀測：可獲取應用程序、服務和基礎設施的最新狀態數據。
• 問題診斷：能識別並分析生產環境中的異常情況。
• 自動化操作：可通過工作流和通知工具（如 Slack）實現自動化的運維操作。

🚀 快速開始

📦 安裝指南

1. 下載插件：
   • 訪問 Dynatrace 插件頁面 下載適用於您 IDE 的 MCP 插件。
2. 環境變量配置：
   • 創建一個 .env 文件，並按照要求填寫以下內容（示例見 .env.template）：

     DYNATRACE_API_KEY=your_api_key_here
     DYNATRACE_URL=your_dynatrace_url
     

3. 啟動插件：
   • 在 IDE 中啟用 MCP 插件，並確保環境變量配置無誤。

💻 使用示例

基礎用法

以下為一些常見的使用場景示例：

1. 發現生產環境中的漏洞並設置警報

我在此處的代碼片段中發現了一個依賴項的漏洞警告。
請檢查生產環境中是否存在任何未修復的漏洞或 CVE。
分析特定生產問題。
為當可用性出現問題時向 #devops-alerts 頻道發送 Slack 警告信息的工作流設置警報。

2. 調試間歇性的 503 錯誤

我們的負載均衡器在高峰期 intermittently 返回 503 錯誤。
請獲取前端服務最近檢測到的所有問題，並運行查詢以關聯錯誤率與服務實例健康指標。
我懷疑是熔斷器觸發了該錯誤，但需要通過遙測數據進行確認。

3. 關聯內存使用異常與日誌

發現某主機存在高內存使用問題。
請獲取該問題的詳細信息，並檢索相關日誌以幫助識別內存飆升的原因？
能否確定這與當前代碼庫中的哪個文件相關？

4. 執行請求流程分析

我們的用戶在結賬過程中體驗到了緩慢的問題。
請執行以下 DQL 查詢以顯示整個結賬流程的完整請求跟蹤，
這樣我就可以確定導致瓶頸的具體服務。

5. 檢索 Kubernetes 集群事件

我們的應用程序部署似乎在 intermittently 失敗。
能否檢索 "production-cluster" 的最近事件，
以便幫助識別這些部署失敗的根本原因？

📚 詳細文檔

開發指南

環境配置

1. 安裝依賴：
   • 使用 Node.js 安裝 MCP 插件的所有依賴項。
2. 編寫代碼：
   • 在 index.js 中實現 MCP 服務器的核心功能，包括與 Dynatrace API 的交互和工作流的執行。
3. 測試：
   • 在開發環境中測試所有功能模塊，確保其正常運行。

使用示例

在 VSCode 中啟用 GitHub Copilot 並添加 MCP 插件到您的項目中。通過編寫自定義腳本或直接使用插件提供的命令，您可以輕鬆地與生產環境進行交互並觸發自動化操作。

⚠️ 注意事項

⚠️ 重要提示

該產品目前尚未獲得 Dynatrace 的官方支持。

💡 使用建議

如需功能建議、問題解答或技術支持，請通過 GitHub Issues 聯繫我們。