Dynatrace

🚀 Dynatrace MCP 服务器

Dynatrace 实时观察和自动化工具（MCP）是一款强大的平台，它能将实时监控、问题分析和自动化操作直接集成到开发环境里。借助该工具，开发者可在代码编辑器中轻松获取生产环境的状态数据，并依据这些信息快速做出响应。

✨ 主要特性

• 实时观测：可获取应用程序、服务和基础设施的最新状态数据。
• 问题诊断：能识别并分析生产环境中的异常情况。
• 自动化操作：可通过工作流和通知工具（如 Slack）实现自动化的运维操作。

🚀 快速开始

📦 安装指南

1. 下载插件：
   • 访问 Dynatrace 插件页面 下载适用于您 IDE 的 MCP 插件。
2. 环境变量配置：
   • 创建一个 .env 文件，并按照要求填写以下内容（示例见 .env.template）：

     DYNATRACE_API_KEY=your_api_key_here
     DYNATRACE_URL=your_dynatrace_url
     

3. 启动插件：
   • 在 IDE 中启用 MCP 插件，并确保环境变量配置无误。

💻 使用示例

基础用法

以下为一些常见的使用场景示例：

1. 发现生产环境中的漏洞并设置警报

我在此处的代码片段中发现了一个依赖项的漏洞警告。
请检查生产环境中是否存在任何未修复的漏洞或 CVE。
分析特定生产问题。
为当可用性出现问题时向 #devops-alerts 频道发送 Slack 警告信息的工作流设置警报。

2. 调试间歇性的 503 错误

我们的负载均衡器在高峰期 intermittently 返回 503 错误。
请获取前端服务最近检测到的所有问题，并运行查询以关联错误率与服务实例健康指标。
我怀疑是熔断器触发了该错误，但需要通过遥测数据进行确认。

3. 关联内存使用异常与日志

发现某主机存在高内存使用问题。
请获取该问题的详细信息，并检索相关日志以帮助识别内存飙升的原因？
能否确定这与当前代码库中的哪个文件相关？

4. 执行请求流程分析

我们的用户在结账过程中体验到了缓慢的问题。
请执行以下 DQL 查询以显示整个结账流程的完整请求跟踪，
这样我就可以确定导致瓶颈的具体服务。

5. 检索 Kubernetes 集群事件

我们的应用程序部署似乎在 intermittently 失败。
能否检索 "production-cluster" 的最近事件，
以便帮助识别这些部署失败的根本原因？

📚 详细文档

开发指南

环境配置

1. 安装依赖：
   • 使用 Node.js 安装 MCP 插件的所有依赖项。
2. 编写代码：
   • 在 index.js 中实现 MCP 服务器的核心功能，包括与 Dynatrace API 的交互和工作流的执行。
3. 测试：
   • 在开发环境中测试所有功能模块，确保其正常运行。

使用示例

在 VSCode 中启用 GitHub Copilot 并添加 MCP 插件到您的项目中。通过编写自定义脚本或直接使用插件提供的命令，您可以轻松地与生产环境进行交互并触发自动化操作。

⚠️ 注意事项

⚠️ 重要提示

该产品目前尚未获得 Dynatrace 的官方支持。

💡 使用建议

如需功能建议、问题解答或技术支持，请通过 GitHub Issues 联系我们。