Digma

offiziell

Ein Code-Observability-MCP, das dynamische Code-Analyse basierend auf OTEL/APM-Daten ermöglicht, um bei Code-Reviews, der Identifizierung und Behebung von Problemen sowie der Hervorhebung riskanten Codes zu unterstützen.

Was kann man mit Digma MCP machen?

  • Review PR branches for runtime issues — ask the assistant to check your branch’s code changes against issues found in pre-production observability.
  • Surface top performance problems — request the most severe inefficiencies detected by dynamic code analysis across your application.
  • Assess impact of changing a function — identify which other services and code are affected based on runtime usage data from distributed tracing.
  • Check for new issues in a specific environment — query whether recent code introduced any issues in environments like Staging.
  • Find high-impact database queries — ask which database queries have the greatest effect on application performance.

Dokumentation

Digma Code Observability MCP-Server

Eine Model Context Protocol (MCP)-Server-Implementierung, die es Agenten ermöglicht, auf Observability-Erkenntnisse mit Digma für Code-Observability und dynamische Code-Analyse zuzugreifen

Hauptfunktionen 🚀

  • 🗣️ Observability-unterstützte Code-Reviews: Überprüfe den PR-Branch auf Probleme, die durch Pre-Prod-Observability entdeckt wurden.
  • 🔎 Code-Ineffizienzen mit dynamischer Code-Analyse finden: Identifiziere Probleme im Code/in den Abfragen, die die Anwendung verlangsamen
  • 🔭 Laufzeit-Nutzungsdaten aus verteiltem Tracing nutzen: Auf Breaking Changes prüfen oder relevante Tests generieren

Beispiel-Prompts 💬

  • help me review the code changes in this branch by looking at related runtime issues
  • I want to improve the performance of this app. What are the three most severe issues I can fix?
  • I'm making changes to this function, based on runtime data. What other services and code would be affected?
  • Are there any new issues in this code based on the Staging environment?
  • Which database queries have the most impact on the application performance?

In Aktion sehen 📺

Code review with Digma MCP


Frühzugang erhalten 👀

Digma verarbeitet Ihre Observability-Daten vor, um Probleme zu identifizieren, die Code-Performance und Laufzeitdaten zu verfolgen – für dynamische Code-Analyse. Besuchen Sie unsere MCP-Seite, um sich für den Frühzugang zu unserem MCP-Server anzumelden.

Installation ⚙️

Konfigurieren Sie Ihren MCP-Client (Claude, Cursor usw.) so, dass er Digma MCP einbindet. Die Digma-Bereitstellung enthält den MCP-SSE-Server. Sie können ihn über seine URL in Ihrem Client konfigurieren oder ein MCP-Tool wie SuperGateway verwenden, um ihn als Befehls-Tool auszuführen. Der MCP-URL-Pfad setzt sich aus dem Digma-API-Schlüssel wie folgt zusammen: https://<DIGMA_API_URL>/mcp/<DIGMA_API_TOKEN>>/sse

Beispiel MCP XML

Wenn Ihr Client SSE-Server unterstützt, können Sie die folgende Syntax verwenden:

{
  "mcpServers": {
    "digma": {
    "url": "https://<DIGMA_API_URL>/mcp/DIGMA_API_TOKEN>/sse",
   
      }
    // ... other servers might be here ...
  }
}

Um den MCP-Server als Befehls-Tool zu verwenden, nutzen Sie das SuperGateway-Tool, um zur URL zu überbrücken, wie unten gezeigt:

{
  "digma": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "supergateway",
      "--sse",
      "https://<DIGMA_API_URL>/mcp/DIGMA_API_TOKEN>/sse"
    ]
  }
}

Regeln verwenden 👨‍💼

Der Agent ist autonom und wählt bei Bedarf aus, wann er die von Digma bereitgestellten Daten verwendet. Einige Clients erlauben jedoch das Festlegen von Regeln und Richtlinien, um einen strukturierteren Prozess zu etablieren. Hier ist eine Beispiel-Regeldatei, die Sie Ihrem Cursor .cursor/rules-Verzeichnis hinzufügen können

# Digma Memory File - Code Review Instructions

## Runtime Analysis Settings
- Environment: TEST

## Code Review Protocol
1. For any code or branch review request:
   - Get the list of changed files and methods in the current branch using `git diff`
   - Check for ALL runtime issues in TEST environment (not just for the method in context)
   - Check if any runtime issue may be related to the changed code
   - Check the runtime usage of the changed methods (based on the `git diff`)
   - Check if any of the changed methods (based on the `git diff`) have a high risk based on their performance impact 
   - Synthesize the data with standard code review analysis


## Note
This file is used by the AI assistant to maintain consistent review protocols across sessions. 

Lizenz 📜

MIT-Lizenz. Siehe LICENSE-Datei.