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ScoutのローカルMCPは、AIエージェントのメトリクス、トレース、エラーを右に配置します。 チーム全員で行う.
概要
このリポジトリには、Scout の API を介して、Scout の監視データにアクセスできる MCP サーバーをローカルに実行するためのコードが含まれています。 スコープ監視データにアクセスするために、AIアシスタントによるプルと実行が可能なDockerイメージを提供します。 これにより、Scout MonitoringのパフォーマンスとエラーデータをAIアシスタントの手元に直接配置します。 Rails、Django、FastAPI、Laravelなど。 これにより、AI がエディタとコードベースで正しく修正するために使用できる、行のコード情報でトレースやエラーを取得できます。 N+1 のクエリ、遅いエンドポイント、遅いクエリ、メモリ bloat、スループットの問題 - 好きなパフォーマンスの問題はすべて、機能している場所を直面して説明します。 Scout MCP を使用して設定および開始する最も簡単な方法は、インタラクティブなセットアップウィザードです。 それはあなたのためのすべてのprereqsそして設置ステップを扱います.
概要（AI 翻訳）
クロードコード
カーソル
SCOUT_API_KEYを実際のapiキーに更新するためにSUREをMAKE
[Arguments] カーソル設定 > MCP
VSコードコピロ
- VSコードコピロドキュメント
- 「MCPサーバーをワークスペースに追加」オプションをおすすめします
クロードデスクトップ
下記の設定ファイルに追加します。
- macOS: [
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json] -Windows:[%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Scout Monitoring MCP の使用
ScoutのMCPは、AIアシスタントのエラーとパフォーマンスデータを直接配置することを意図しています。 これにより、AIがターゲットに使用できる行のコード情報でトレースやエラーを取得できます エディタで正しく修正します。
ほとんどのアシスタントは、生のツールコールと解析を実行します。 デスクトップアシスタント どんなデータを望むかを調べるカスタムJSアプリケーションを容易に作成できます。 コードエディタに統合されたアシスタントは、トレースデータとエラーバックトレースを使用して、 コードベースで正しく修正します。
ScoutのMCPをAIアシスタントのその他のツールと組み合わせる:
- エラーとパフォーマンスデータに基づいて、豊富なGitHub/GitLabの問題を作成
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Scout Monitoring MCP
<hr
This repository contains code to locally run an MCP server that can access Scout Monitoring data via Scout’s API. We provide a Docker image that can be pulled and run by your AI Assistant to access Scout Monitoring data.
This puts Scout Monitoring’s performance and error data directly in the hands of your AI Assistant. For Rails, Django, FastAPI, Laravel and more. Use it to get traces and errors with line-of-code information that the AI can use to target fixes right in your editor and codebase. N+1 queries, slow endpoints, slow queries, memory bloat, throughput issues - all your favorite performance problems surfaced and explained right where you are working.
If this makes your life a tiny bit better, why not :star: it?!
Setup Wizard
The simplest way to configure and start using the Scout MCP is with our interactive setup wizard. It handles all the prereqs and installation steps for you.
Run via npx:
npx @scout_apm/wizard
Build and run from source:
cd ./wizard
npm install
npm run build
node dist/wizard.js
The wizard will guide you through:
- Selecting your AI coding platform (Cursor, Claude Code, Claude Desktop)
- Entering your Scout API key
- Automatically configuring the MCP server settings
Supported Platforms
The wizard currently supports setup for:
- Cursor - Automatically configures MCP settings
- Claude Code (CLI) - Provides the correct command to run
- Claude Desktop - Updates the configuration file for Windows/Mac
For all others, it will output JSON that you can copy/paste into your AI Assistant’s MCP configuration.
Prerequisites
The Wizard is a great way to get started, but you can also set things up manually. You will need to have or create a Scout Monitoring account and obtain an API key.
- Sign up
- Install the Scout Agent in your application and send Scout data!
- Visit settings to get or create an API key
- This is not your “Agent Key”; it’s the “API Key” that can be created on the Settings page
- This is a read-only key that can only access data in your account
- Install Docker. Instructions below assume you can start a Docker container
インストール
docker run --rm -i --env SCOUT_API_KEY scoutapp/scout-mcp-local設定
{
"mcpServers": {
"scout-apm": {
"command": "docker",
"args": ["run", "--rm", "-i", "--env", "SCOUT_API_KEY", "scoutapp/scout-mcp-local"],
"env": { "SCOUT_API_KEY": "your_scout_api_key_here"}
}
}
}