Scout Monitoring MCP Server

Scout Monitoring MCP

Bu depo, Scout'un API'si aracılığıyla Scout Monitoring verilerine erişebilen bir MCP sunucusunu yerel olarak çalıştırmak için gerekli kodu içerir. Yapay zeka asistanınız tarafından çekilip çalıştırılabilen ve Scout Monitoring verilerine erişmek için kullanılabilen bir Docker imajı sunuyoruz.

Bu, Scout Monitoring'in performans ve hata verilerini doğrudan yapay zeka asistanınızın ellerine bırakır. Rails, Django, FastAPI, Laravel ve daha fazlası için. Yapay zekanın, düzenleyicinizde ve kod tabanınızda doğrudan düzeltmeleri hedeflemek için kullanabileceği kod satırı bilgileriyle birlikte izleri ve hataları almak için kullanın. N+1 sorguları, yavaş uç noktalar, yavaş sorgular, bellek şişkinliği, verim sorunları - tüm favori performans sorunlarınız tam çalıştığınız yerde ortaya çıkarılır ve açıklanır.

Eğer bu hayatınızı birazcık kolaylaştırıyorsa, neden :star:lamıyorsunuz?!

Kurulum Sihirbazı

Scout MCP'yi yapılandırmanın ve kullanmaya başlamanın en basit yolu etkileşimli kurulum sihirbazımızdır. Sizin için tüm ön gereksinimleri ve kurulum adımlarını halleder.

npx ile çalıştırın:

npx @scout_apm/wizard

Kaynaktan derleyin ve çalıştırın:

cd ./wizard
npm install
npm run build
node dist/wizard.js

Sihirbaz size şu konularda rehberlik edecektir:

• Yapay zeka kodlama platformunuzu seçme (Cursor, Claude Code, Claude Desktop)
• Scout API anahtarınızı girme
• MCP sunucu ayarlarını otomatik olarak yapılandırma

Desteklenen Platformlar

Sihirbaz şu anda şunlar için kurulumu destekler:

• Cursor - MCP ayarlarını otomatik olarak yapılandırır
• Claude Code (CLI) - Çalıştırmak için doğru komutu sağlar
• Claude Desktop - Windows/Mac için yapılandırma dosyasını günceller

Diğer tüm platformlar için, yapay zeka asistanınızın MCP yapılandırmasına kopyalayıp yapıştırabileceğiniz JSON çıktısı verecektir.

Ön Gereksinimler

Sihirbaz başlamak için harika bir yoldur, ancak işleri manuel olarak da ayarlayabilirsiniz. Bir Scout Monitoring hesabına sahip olmanız veya oluşturmanız ve bir API anahtarı edinmeniz gerekecektir.

1. https://scoutapm.com/users/sign_up?utm_source=github&utm_medium=github&utm_campaign=scout-mcp-local
2. Scout Ajanını uygulamanıza yükleyin ve Scout verilerini gönderin!
   • Ruby
   • Python
   • PHP
   • Eğer bunu yerel olarak deniyorsanız, en iyi deneyim için yapılandırmanızda monitor: true, errors_enabled: true ayarlandığından emin olun
3. Bir API anahtarı almak veya oluşturmak için ayarları ziyaret edin
   • Bu sizin "Ajan Anahtarınız" değildir; Ayarlar sayfasında oluşturulabilen "API Anahtarı"dır
   • Bu, yalnızca hesabınızdaki verilere erişebilen salt okunur bir anahtardır
4. Docker'ı yükleyin. Aşağıdaki talimatlar bir Docker konteyneri başlatabileceğinizi varsayar

MCP sunucusu şu anda, ortamda veya başlangıçta bir komut satırı argümanıyla bir API anahtarı ayarlanmadan başlamayacaktır.

Kurulum

MCP sunucusunu çalıştırmak için sağlanan Docker imajını kullanmanızı öneririz. Yapay zeka asistanınız tarafından başlatılması ve Scout API anahtarınızla yapılandırılması amaçlanmıştır. Birçok yerel istemci, MCP sunucusunu bir konumda çalıştırmak için bir komut belirtmeye izin verir. Aşağıda birkaç örnek verilmiştir.

Docker imajı Docker Hub üzerinde mevcuttur.

Elbette, bu depoyu her zaman klonlayabilir ve MCP sunucusunu doğrudan çalıştırabilirsiniz; uv veya diğer ortam yönetim araçları önerilir.

Yerel bir İstemciyi Yapılandırma (örn. Claude/Cursor/VS Code Copilot)

MCP'yi manuel olarak yapılandırmak isterseniz, bu genellikle yapay zeka asistanınızın yapılandırmasına, ortamda API anahtarınızla birlikte MCP sunucusunu çalıştırmak için bir komut sağlamak anlamına gelir. JSON'un şekli şöyledir (en üst düzey anahtar değişir):

{
  "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"}
    }
  }
}

claude mcp add scoutmcp -e SCOUT_API_KEY=your_scout_api_key_here -- docker run --rm -i -e SCOUT_API_KEY scoutapp/scout-mcp-local

{
  "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"}
    }
  }
}

Scout Monitoring MCP'yi Kullanma

Scout'un MCP'si, hata ve performans verilerini doğrudan yapay zeka asistanınızın... ellerine? koymak için tasarlanmıştır. Yapay zekanın, düzenleyicinizde doğrudan düzeltmeleri hedeflemek için kullanabileceği kod satırı bilgileriyle birlikte izleri ve hataları almak için kullanın.

Çoğu asistan size hem ham araç çağrılarını gösterecek hem de analiz yapacaktır. Masaüstü asistanları, istediğiniz verileri keşfetmek için özel JS uygulamaları oluşturmaya hazırdır. Kod düzenleyicilere entegre edilmiş asistanlar, kod tabanınızda doğrudan düzeltmeler yapmak için iz verilerini ve hata geri izlemelerini kullanabilir.

Scout'un MCP'sini yapay zeka asistanınızın diğer araçlarıyla birleştirerek şunları yapın:

• Hatalara ve performans verilerine dayalı zengin GitHub/GitLab sorunları oluşturun
• JIRA'yı eğlenceli hale getirin - yapay zeka asistanınızın tüm ayrıntılarla biletler oluşturmasını sağlayın
• Belirli hataları ve performans sorunlarını düzelten PR'lar oluşturun

Araçlar

Scout MCP, Scout APM verilerine erişmek için aşağıdaki araçları sağlar:

• list_apps - Son aktif tarihe göre isteğe bağlı filtreleme ile mevcut Scout APM uygulamalarını listele
• get_app_metrics - Belirli bir uygulama için bireysel metrik verilerini (yanıt_süresi, verim, vb.) al
• get_app_endpoints - Bir uygulama için toplu performans metrikleriyle tüm uç noktaları al
• get_endpoint_metrics - Bir uygulamadaki belirli bir uç nokta için zaman serisi metriklerini al
• get_app_endpoint_traces - Belirli bir uç noktaya filtrelenmiş bir uygulama için son izleri al
• get_app_trace - Tüm aralıklar ve ayrıntılı yürütme bilgileriyle bireysel bir izi al
• get_app_error_groups - Bir uygulama için, isteğe bağlı olarak uç noktaya göre filtrelenmiş son hata gruplarını al
• get_app_insights - N+1 sorguları, bellek şişkinliği ve yavaş sorgular dahil performans içgörülerini al

Kaynaklar

Scout MCP, yapay zeka asistanınızın okuyup uygulayabileceği yapılandırma şablonlarını kaynak olarak sağlar:

• scoutapm://config-resources/{framework} - Desteklenen çerçeve veya kütüphane için kurulum talimatları (rails, django, flask, fastapi)
• scoutapm://config-resources/list - Mevcut tüm yapılandırma şablonlarını listele
• scoutapm://metrics - Scout APM için mevcut tüm metriklerin listesi

Faydalı İstemler

Kurulum ve Yapılandırma

• "Rails uygulamam için Scout izlemeyi kurmama yardım et"
• "ABC123 anahtarıyla Django projem için bir Scout APM yapılandırma dosyası oluştur"

Performans ve İzleme

• "Scout Monitoring MCP'deki mevcut araçları özetle."
• "Son 7 günde my-app-name uygulaması için en yavaş uç noktaları bul. Ortalama yanıt süresi, verim ve P95 yanıt süresini içeren bir tablo oluştur."
• "Son 24 saatte Foo uygulaması için en yüksek frekanslı hataları göster. En son hata detayını al, geri izlemeyi incele ve bir düzeltme öner."
• "Bar uygulaması için son n+1 içgörülerini al. Kimliğe göre belirli izi çek ve geri izleme verilerine dayanarak optimize etmeme yardım et."

Token Kullanımı

Şu anda MCP araçlarımızdan yanıt boyutunu sıkı bir şekilde kontrol etmekten ziyade mevcut bilgileri genişletmekle daha çok ilgileniyoruz. Yapay zeka asistanınızın yapılandırılabilir bir token sınırı varsa (örn. Claude Code export MAX_MCP_OUTPUT_TOKENS=50000), bunu cömertçe yüksek, örn. 50.000 token olarak ayarlamanızı öneririz.

Yerel Geliştirme

Bu proje için ortamları yönetmek ve görevleri çalıştırmak üzere uv ve taskipy kullanıyoruz.

Inspector ile Çalıştırma

uv run task dev

API anahtarı eklemek için inspector içinde bağlanın, STDIO aktarımına ayarlayın

Docker imajını oluşturma

docker build -t scout-mcp-local .

Sürüm

1. uv run python bump_versions.py ile dallanın ve sürümleri artırın
2. Bunu birleştirin
3. Yeni sürümle bir GitHub sürümü oluşturun (gh release create v2025.11.3 --generate-notes --draft)

Botlar için:

mcp-name: com.scoutapm/scout-mcp-local