Observability MCP 서버
GitLab v19.3Offering: GitLab.com
요약
GitLab Observability는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 제공하므로, AI 어시스턴트와 에이전트에서 자연어를 사용하여 관측 가능성 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 연결한 후에는 MCP를 지원하는 클라이언트가 텔레메트리에 대해 질문하고 자체 데이터를 근거로 한 답변을 받을 수 있습니다.
히스토리
- Introduced in GitLab 19.3 as an experiment.
GitLab Observability는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 제공하므로, AI 어시스턴트와 에이전트에서 자연어를 사용하여 관측 가능성 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
연결한 후에는 MCP를 지원하는 클라이언트가 텔레메트리에 대해 질문하고 자체 데이터를 근거로 한 답변을 받을 수 있습니다. 지원되는 클라이언트에는 Cursor, Claude(Claude Code 및 Claude Desktop), VS Code, Codex가 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
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지난 한 시간 동안 오류율이 가장 높은 서비스는 무엇인가요?
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체크아웃 서비스의 오류 로그를 보여 주세요.
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오늘 결제 서비스의 p99 지연 시간은 얼마인가요?
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데이터를 보고하고 있는 서비스를 나열해 주세요.
MCP 서버는 GitLab Observability 인스턴스의 메트릭, 트레이스, 로그, 알림, 대시보드, 서비스를 쿼리할 수 있습니다.
사전 조건#
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그룹 또는 개인 프로젝트에 Observability가 활성화되어 있어야 합니다. 설정 방법은 GitLab.com에서 Observability 설정을 참조하세요.
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그룹의 경우 Developer, Maintainer 또는 Owner 역할이 있어야 합니다. 개인 프로젝트의 경우 Owner 역할이 있어야 합니다.
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원격 HTTP 서버를 지원하는 MCP 클라이언트가 필요합니다.
API 키 가져오기#
MCP 서버는 자체적인 상시 자격 증명을 갖고 있지 않습니다. 각 사용자는 자신의 GitLab Observability API 키로 인증하며, MCP 클라이언트가 모든 요청과 함께 이 키를 전송합니다. 액세스 범위는 해당 키가 볼 수 있도록 허용된 범위로 제한됩니다.
API 키를 생성하려면:
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상단 바에서 Search or go to를 선택하고 그룹 또는 개인 프로젝트를 찾습니다.
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왼쪽 사이드바에서 Observe > API Keys를 선택합니다.
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키를 생성하고 복사합니다.
API 키를 안전하게 보관하세요. 버전 관리에 커밋하지 마세요. 가능하다면 MCP 클라이언트의 시크릿 관리 기능이나 환경 변수 지원을 사용하세요.
MCP 엔드포인트 가져오기#
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상단 바에서 Search or go to를 선택하고 그룹 또는 개인 프로젝트를 찾습니다.
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왼쪽 사이드바에서 Observe > Setup을 선택합니다.
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MCP 서버 섹션에서 MCP 엔드포인트를 복사합니다.
MCP 엔드포인트는 다음 패턴을 따릅니다:
https://<namespace_id>.mcp.gitlab-o11y.com/mcp
<namespace_id>를 Observability를 활성화한 네임스페이스의 ID로 바꿉니다. 네임스페이스 ID는
그룹 ID이며, 개인 프로젝트에서 Observability를 활성화한 경우에는 개인 네임스페이스 ID입니다.
클라이언트 연결#
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복사한 엔드포인트를 사용하여 MCP 서버를 새 원격 HTTP MCP 서버로 클라이언트에 추가합니다.
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클라이언트가 인증을 요청하면 생성한 API 키를 입력합니다. 클라이언트는 이를
SIGNOZ-API-KEY헤더로 전송합니다. -
클라이언트에서 연결을 확인합니다. 예를 들어 사용 가능한 MCP 도구를 나열한 다음, 관측 가능성 데이터에 대해 질문을 시작합니다.
사용 가능한 도구#
MCP 서버는 관측 가능성 데이터를 읽고 탐색하기 위한 도구를 제공하며, 다음이 포함됩니다:
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메트릭: 나열 및 쿼리
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로그: 검색 및 집계
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트레이스: 검색, 개별 트레이스 및 스팬 검사
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서비스: 나열 및 상위 작업 확인
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알림: 알림 규칙 나열 및 검사
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대시보드: 대시보드 및 저장된 뷰 나열과 검사
AI 어시스턴트는 질문에 답하기 위해 적절한 도구를 선택하고, 인스턴스의 데이터에서 도출된 결과를 반환합니다.