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Das Model Context Protocol (MCP) ermöglicht es KI-Agenten und KI-Code-Editoren wie Claude, Cursor, Devin, Zed, VS Code und GitHub Copilot, mit externen Tools und Datenquellen zu interagieren. AppSignal MCP gibt diesen Agenten direkten Zugriff auf Ihre Monitoring-Daten: Fehler, Traces, Logs, Metriken und mehr. AppSignal MCP ist ein öffentlicher HTTP-Endpunkt unter https://appsignal.com/api/mcp. Agenten verbinden sich direkt damit, sodass kein Server installiert oder ausgeführt werden muss.

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Verbinden Sie Ihr KI-Tool

Wählen Sie Ihr KI-Tool, um AppSignal MCP einzurichten:

Claude Code

Fügen Sie den Endpunkt mit claude mcp add hinzu.

Claude

Fügen Sie AppSignal als custom connector hinzu.

Cursor

Fügen Sie AppSignal zu ~/.cursor/mcp.json hinzu.

Devin

Fügen Sie AppSignal zum Cascade-MCP-Marktplatz von Devin hinzu.

Zed

Fügen Sie AppSignal zu den context_servers von Zed hinzu.

VS Code

Fügen Sie AppSignal zu .vscode/mcp.json hinzu.

GitHub Copilot CLI

Fügen Sie den Endpunkt mit copilot mcp add hinzu.

Gemini CLI

Fügen Sie AppSignal zu ~/.gemini/settings.json hinzu.

OpenAI Codex

Fügen Sie den Streamable-HTTP-Endpunkt in Codex hinzu.

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Worauf Sie zugreifen können

AppSignal MCP bietet Lese- und Schreibzugriff auf Ihre Monitoring-Daten in den folgenden acht Bereichen, plus get_more_tools für Tool-Discovery und Feedback. Mit einem MCP-Token beschränken Sie den Zugriff auf bestimmte Anwendungen und wählen aus, welche Tools freigegeben werden. Sie können ein Token beispielsweise auf MyStore/production beschränken und get_app_resources, get_log_lines und manage_log_line_action für einen auf Logging fokussierten Agenten freigeben. Mit OAuth erhalten Agenten das vollständige AppSignal-MCP-Toolset, das für diese Anmeldung verfügbar ist. Was Sie zurückbekommen, hängt davon ab, was Ihre Apps an AppSignal senden. Wenn Ihre App keine Logs sendet, gibt get_log_lines nichts zurück. AppSignal MCP ist ein Gateway zu Daten, die AppSignal bereits hat, wie zum Beispiel den folgenden:
  • Fehlervorfälle (read + write): Exceptions auflisten und durchsuchen, Stack Traces inspizieren, Zustand und Schweregrad aktualisieren, Handler zuweisen und Notizen hinzufügen
  • Performance (read): Die langsamsten Actions ranken, Traces abrufen, Span-Bäume durchgehen und Span-Attribute inspizieren. Sample-basiert für Standard-Ruby- und Elixir-Apps; OpenTelemetry-Traces für Apps, die OTel-Daten senden
  • Anomaly detection (read + write): Alarme durchsuchen, bestehende Trigger auflisten und Trigger erstellen, aktualisieren oder archivieren
  • Check-ins (read + write): Cron- und Heartbeat-Monitore auflisten, letzte Ausführungen prüfen und Monitore erstellen, aktualisieren oder löschen
  • Logging (read + write): Logzeilen mit der Ausdruckssyntax von AppSignal abfragen und Log-Ingestion-Regeln einrichten: Filter-, Trigger- und Metrik-Aktionen. Nützlich, um eine Customer Journey über Log-Quellen, Fehler und Traces in einem einzigen Prompt zusammenzufügen — siehe Customer Journey rekonstruieren
  • Metriken (read): Metrikkategorien entdecken (einschließlich host_metrics), Metriknamen und Tags auflisten und Zeitreihen oder aggregierte Werte abrufen
  • Dashboards (read + write): Dashboards erstellen und Chart-Visualisierungen hinzufügen oder aktualisieren: Linien- und Flächendiagramme für Zeitreihen oder Big-Number-Kacheln
  • App-Discovery (read): Ihre Anwendungen, Umgebungen, Namespaces, Benutzer, Notifier, Log-Quellen, Log-Ansichten, Log-Line-Actions, Deploy-Marker und Uptime-Monitore auflisten
Die vollständige Liste der Tools, Parameter und Beispiel-Prompts finden Sie in der MCP Tool Reference. Um AppSignal MCP in Ihrem Editor oder Ihrer App einzurichten, siehe AppSignal MCP einrichten, und für Logging, Fehlerbehebung und Umfang siehe AppSignal MCP verwenden.