Rootly Mcp サーバー

Rootly MCPサーバーとは？

Rootly MCPサーバーは、クラウドリソースとサービスの管理を効率化し、強化するために設計された革新的なプラットフォームです。開発者やITチームがクラウドインフラストラクチャを効率的に監視、制御、最適化するための集中ハブを提供します。ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能を備えたRootly MCPサーバーは、複雑なクラウド操作を簡素化し、あらゆる規模のチームが利用できるようにします。

Rootly MCPサーバーの特徴

• 集中管理：単一のダッシュボードからすべてのクラウドリソースを管理でき、監視と制御が容易になります。
• リアルタイム監視：クラウドサービスのパフォーマンスと健康状態に関する即時更新を受け取り、プロアクティブな管理を可能にします。
• 自動アラート：重要なイベントの通知を設定し、チームが常に重要な変更や問題について把握できるようにします。
• スケーラビリティ：プロジェクトのニーズに応じてクラウドリソースを簡単にスケールアップまたはダウンし、コストとパフォーマンスを最適化します。
• ユーザーフレンドリーなインターフェース：使いやすさを考慮して設計されており、ユーザーがリソースを簡単にナビゲートし、管理できるようにします。
• 統合機能：さまざまなサードパーティツールやサービスとシームレスに統合し、機能を強化し、ワークフローを効率化します。

Rootly MCPサーバーの使い方

1. サインアップ：Rootly MCPサーバープラットフォームでアカウントを作成します。
2. クラウドサービスを接続：既存のクラウドアカウントをRootly MCPサーバーにリンクして集中管理を行います。
3. 設定を構成：ダッシュボードをカスタマイズし、チームのニーズに応じてアラートを設定します。
4. パフォーマンスを監視：リアルタイム監視ツールを使用して、クラウドリソースとパフォーマンス指標を追跡します。
5. リソースを最適化：使用パターンを分析し、リソースを調整して最適なパフォーマンスとコスト効率を確保します。

よくある質問

Q: Rootly MCPサーバーで管理できるクラウドサービスの種類は？

A: Rootly MCPサーバーは、AWS、Azure、Google Cloudなど、さまざまなクラウドサービスをサポートしており、異なるプロバイダーからのリソースを一元管理できます。

Q: 無料トライアルはありますか？

A: はい、Rootly MCPサーバーは新規ユーザー向けに無料トライアルを提供しており、サブスクリプションにコミットする前に機能や能力を探索できます。

Q: Rootly MCPサーバーを他のツールと統合できますか？

A: もちろんです！Rootly MCPサーバーは、多くのサードパーティアプリケーションとの統合をサポートしており、機能を強化し、より効率的なワークフローを実現します。

Q: Rootly MCPサーバーはデータセキュリティをどのように確保していますか？

A: Rootly MCPサーバーは、データを保護し、規制に準拠するために、暗号化や安全なアクセスプロトコルなどの業界標準のセキュリティ対策を採用しています。

Q: どのようなサポートオプションがありますか？

A: Rootly MCPサーバーは、ドキュメント、コミュニティフォーラム、直接のカスタマーサポートなど、さまざまなサポートオプションを提供しており、問い合わせや問題に対応しています。

Rootly MCP Server

An MCP server for the Rootly API that integrates seamlessly with MCP-compatible editors like Cursor, Windsurf, and Claude. Resolve production incidents in under a minute without leaving your IDE.

Prerequisites

• Python 3.12 or higher
• uv package manager

  curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  

• Rootly API token

Installation

Configure your MCP-compatible editor (tested with Cursor) with one of the configurations below. The package will be automatically downloaded and installed when you first open your editor.

With uv

{
  "mcpServers": {
    "rootly": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "tool",
        "run",
        "--from",
        "rootly-mcp-server",
        "rootly-mcp-server",
      ],      
      "env": {
        "ROOTLY_API_TOKEN": "<YOUR_ROOTLY_API_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

With uvx

{
  "mcpServers": {
    "rootly": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "rootly-mcp-server",
        "rootly-mcp-server",
      ],      
      "env": {
        "ROOTLY_API_TOKEN": "<YOUR_ROOTLY_API_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

To customize allowed_paths and access additional Rootly API paths, clone the repository and use this configuration:

{
  "mcpServers": {
    "rootly": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "--directory",
        "/path/to/rootly-mcp-server",
        "rootly-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "ROOTLY_API_TOKEN": "<YOUR_ROOTLY_API_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Connect to Hosted MCP Server

Alternatively, connect directly to our hosted MCP server:

{
  "mcpServers": {
    "rootly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://mcp.rootly.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${ROOTLY_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "ROOTLY_AUTH_HEADER": "Bearer <YOUR_ROOTLY_API_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Features

• Dynamic Tool Generation: Automatically creates MCP resources from Rootly's OpenAPI (Swagger) specification
• Smart Pagination: Defaults to 10 items per request for incident endpoints to prevent context window overflow
• API Filtering: Limits exposed API endpoints for security and performance
• AI-Powered Incident Analysis: Smart tools that learn from historical incident data
  • find_related_incidents: Uses TF-IDF similarity analysis to find historically similar incidents
  • suggest_solutions: Mines past incident resolutions to recommend actionable solutions
• MCP Resources: Exposes incident and team data as structured resources for easy AI reference
• Intelligent Pattern Recognition: Automatically identifies services, error types, and resolution patterns

Whitelisted Endpoints

By default, the following Rootly API endpoints are exposed to the AI agent (see allowed_paths in src/rootly_mcp_server/server.py):

/v1/incidents
/v1/incidents/{incident_id}/alerts
/v1/alerts
/v1/alerts/{alert_id}
/v1/severities
/v1/severities/{severity_id}
/v1/teams
/v1/teams/{team_id}
/v1/services
/v1/services/{service_id}
/v1/functionalities
/v1/functionalities/{functionality_id}
/v1/incident_types
/v1/incident_types/{incident_type_id}
/v1/incident_action_items
/v1/incident_action_items/{incident_action_item_id}
/v1/incidents/{incident_id}/action_items
/v1/workflows
/v1/workflows/{workflow_id}
/v1/workflow_runs
/v1/workflow_runs/{workflow_run_id}
/v1/environments
/v1/environments/{environment_id}
/v1/users
/v1/users/{user_id}
/v1/users/me
/v1/status_pages
/v1/status_pages/{status_page_id}

Why Path Limiting?

We limit exposed API paths for two key reasons:

1. Context Management: Rootly's comprehensive API can overwhelm AI agents, affecting their ability to perform simple tasks effectively
2. Security: Controls which information and actions are accessible through the MCP server

To expose additional paths, modify the allowed_paths variable in src/rootly_mcp_server/server.py.

AI-Powered Smart Tools

The MCP server includes intelligent tools that analyze historical incident data to provide actionable insights:

find_related_incidents

Finds historically similar incidents using machine learning text analysis:

find_related_incidents(incident_id="12345", similarity_threshold=0.3, max_results=5)

• Input: Incident ID, similarity threshold (0.0-1.0), max results
• Output: Similar incidents with confidence scores, matched services, and resolution times
• Use Case: Get context from past incidents to understand patterns and solutions

suggest_solutions

Recommends solutions by analyzing how similar incidents were resolved:

suggest_solutions(incident_id="12345", max_solutions=3)
### OR for new incidents:
suggest_solutions(incident_title="Payment API errors", incident_description="Users getting 500 errors during checkout")

• Input: Either incident ID OR title/description text
• Output: Actionable solution recommendations with confidence scores and time estimates
• Use Case: Get AI-powered suggestions based on successful past resolutions

How It Works

• Text Similarity: Uses TF-IDF vectorization and cosine similarity (scikit-learn)
• Service Detection: Automatically identifies affected services from incident text
• Pattern Recognition: Finds common error types, resolution patterns, and time estimates
• Fallback Mode: Works without ML libraries using keyword-based similarity
• Solution Mining: Extracts actionable steps from resolution summaries

Data Requirements

For optimal results, ensure your Rootly incidents have descriptive:

• Titles: Clear, specific incident descriptions
• Summaries: Detailed resolution steps when closing incidents
• Service Tags: Proper service identification

Example good resolution summary: "Restarted auth-service, cleared Redis cache, and increased connection pool from 10 to 50"

About Rootly AI Labs

This project was developed by Rootly AI Labs, where we're building the future of system reliability and operational excellence. As an open-source incubator, we share ideas, experiment, and rapidly prototype solutions that benefit the entire community.

Developer Setup & Troubleshooting

Prerequisites

• Python 3.12 or higher
• uv for dependency management

1. Set Up Virtual Environment

Create and activate a virtual environment:

uv venv .venv
source .venv/bin/activate  # Always activate before running scripts

2. Install Dependencies

Install all project dependencies:

uv pip install .

To add new dependencies during development:

uv pip install <package>

3. Verify Installation

The server should now be ready to use with your MCP-compatible editor.

For developers: Additional testing tools are available in the tests/ directory.