Rootly Mcp Сервер

Что такое Rootly MCP Server?

Rootly MCP Server — это инновационная платформа, предназначенная для упрощения и улучшения управления облачными ресурсами и услугами. Она предоставляет централизованный хаб для разработчиков и ИТ-команд, позволяя эффективно мониторить, контролировать и оптимизировать свою облачную инфраструктуру. С интуитивно понятным интерфейсом и мощными функциями Rootly MCP Server упрощает сложные облачные операции, делая их доступными для команд любого размера.

Особенности Rootly MCP Server

• Централизованное управление: Управляйте всеми вашими облачными ресурсами с одной панели управления, что упрощает контроль и надзор.
• Мониторинг в реальном времени: Получайте мгновенные обновления о производительности и состоянии ваших облачных услуг, что позволяет проактивно управлять ими.
• Автоматизированные уведомления: Настройте уведомления о критических событиях, чтобы ваша команда всегда была в курсе важных изменений или проблем.
• Масштабируемость: Легко увеличивайте или уменьшайте свои облачные ресурсы в зависимости от потребностей проекта, оптимизируя затраты и производительность.
• Удобный интерфейс: Платформа разработана с учетом удобства использования, позволяя пользователям легко навигировать и управлять ресурсами.
• Возможности интеграции: Бесшовно интегрируйтесь с различными сторонними инструментами и услугами для повышения функциональности и упрощения рабочих процессов.

Как использовать Rootly MCP Server

1. Зарегистрируйтесь: Создайте учетную запись на платформе Rootly MCP Server.
2. Подключите свои облачные услуги: Свяжите свои существующие облачные аккаунты с Rootly MCP Server для централизованного управления.
3. Настройте параметры: Настройте свою панель управления и установите уведомления в соответствии с потребностями вашей команды.
4. Мониторьте производительность: Используйте инструменты мониторинга в реальном времени, чтобы отслеживать свои облачные ресурсы и показатели производительности.
5. Оптимизируйте ресурсы: Анализируйте шаблоны использования и корректируйте свои ресурсы для обеспечения оптимальной производительности и экономичности.

Часто задаваемые вопросы

В: Какие типы облачных услуг я могу управлять с помощью Rootly MCP Server?

О: Rootly MCP Server поддерживает широкий спектр облачных услуг, включая AWS, Azure и Google Cloud, позволяя вам управлять различными ресурсами от разных провайдеров в одном месте.

В: Есть ли бесплатный пробный период?

О: Да, Rootly MCP Server предлагает бесплатный пробный период для новых пользователей, чтобы они могли изучить его функции и возможности перед подпиской.

В: Могу ли я интегрировать Rootly MCP Server с другими инструментами?

О: Абсолютно! Rootly MCP Server поддерживает интеграцию с многочисленными сторонними приложениями, что повышает его функциональность и позволяет более эффективно организовать рабочие процессы.

В: Как Rootly MCP Server обеспечивает безопасность данных?

О: Rootly MCP Server использует стандартные меры безопасности, включая шифрование и безопасные протоколы доступа, чтобы защитить ваши данные и обеспечить соблюдение норм.

В: Какие варианты поддержки доступны?

О: Rootly MCP Server предоставляет различные варианты поддержки, включая документацию, форумы сообщества и прямую поддержку клиентов для любых запросов или проблем.

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.