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Scout의 로컬 MCP는 AI 에이전트에서 미터, 추적 및 오류를 넣어. 모든 것을 할 팀.
개요
이 저장소는 로컬로 MCP 서버를 실행하는 코드가 포함되어 있습니다. Scout의 API를 통해 스카우트 모니터링 데이터를 액세스 할 수 있습니다. 우리는 스카우트 모니터링 데이터를 액세스하기 위해 AI Assistant에 의해 끌어 당길 수있는 도커 이미지를 제공합니다. 이것은 스카우트 모니터링의 성능과 오류 데이터를 AI Assistant의 손에 직접 넣어. 철도, Django, FastAPI, Laravel 등 AI가 편집기 및 codebase에서 올바른 수정을 타겟으로 사용할 수 있는 Line-of-code 정보로 추적 및 오류를 얻을 수 있습니다. N+1 쿼리, 느린 엔드 포인트, 느린 쿼리, 메모리 bloat, 처리량 문제 - 모든 좋아하는 성능 문제 표면 처리 하 고 당신이 작업 하는 권리 설명. 스카우트 MCP를 사용하여 구성하고 시작하는 가장 간단한 방법은 우리의 상호 작용하는 설정 마법사와 함께. 그것은 당신을 위한 모든 prereqs 및 임명 단계를 취급합니다.
개요(AI 번역)
Claude 코드
커서
MAKE SURE를 업데이트 SCOUT_API_KEY] 실제 api 키에 대한 값
Arguments 커서 설정 > MCP
VS 코드 Copilot
- VS Code Copilot 문서
- 우리는 "당신의 작업 공간에 MCP 서버를 추가"옵션을 권장합니다
Claude 데스크탑
claude config 파일에 다음을 추가하십시오.
- ** 마이크 **:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - 윈도우:
%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
스카우트 모니터링 MCP 사용
Scout’s MCP는 오류 및 성능 데이터를 직접 넣어 … 손? 당신의 AI Assistant. AI가 타겟으로 사용할 수 있는 Line-of-code 정보로 추적 및 오류를 얻을 수 있습니다. 편집에서 올바른 수정.
대부분의 조수는 원시 도구 통화와 분석 수행을 모두 보여줍니다. 데스크탑 조수 읽을 수 있습니다 사용자 정의 JS 응용 프로그램을 만들 모든 데이터를 욕구. 코드 편집기에 통합 된 Assistants는 추적 데이터 및 오류 backtraces를 사용할 수 있습니다. codebase에서 올바른 수정.
AI Assistant의 다른 도구를 사용하여 스카우트의 MCP를 결합 :
- 오류 및 성능 데이터를 기반으로 풍부한 GitHub/GitLab 문제 생성
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README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
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
설치
docker run --rm -i --env SCOUT_API_KEY scoutapp/scout-mcp-local설정
{
"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"}
}
}
}