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# MCP アプリによるエージェントのオブザーバビリティ
OpenSearch は、確認可能な MCP アプリレンダリングビジュアライゼーションを使用して、オブザーバビリティワークフローをエージェント IDE に提供する MCP アプリのエージェントオブザーバビリティエクスペリエンスを提供します。このエクスペリエンスにより、OpenSearch UI でのウェブページベースのオブザーバビリティエクスペリエンス (ログ、トレース、メトリクス、アラート) が強化されます。AI エージェントは、OpenSearch ドメインとコレクションに保存されているデータを使用してインシデントを調査できます。MCP アプリでは、各 MCP ツール呼び出しは、エージェントが推論するテキスト概要と、同じ会話スレッドで検証するインタラクティブな視覚化の両方を返します。
**トピック**
+ [MCP アプリの例](#opensearch-observability-mcp-app-examples)
+ [主要なコンセプト](#opensearch-observability-mcp-app-concepts)
+ [前提条件](#opensearch-observability-mcp-app-prerequisites)
+ [MCP サーバーのセットアップ](#opensearch-observability-mcp-app-setup)
+ [エージェントオブザーバビリティに利用可能な MCP アプリ](#opensearch-observability-mcp-app-available)
+ [mcpb ファイルの検証](#opensearch-observability-mcp-app-verification)
## MCP アプリの例
次の例は、インシデントの調査中に MCP Apps が互換性のあるエージェント IDE 内でインタラクティブビジュアライゼーションをレンダリングする方法を示しています。
**アラート** – データソース全体で発生したアラートを表示してトリアージします。アラートビューには、時間の経過に伴う発射アクティビティ、重要度の内訳、アラートごとの詳細が表示され、調査を開始するオプションがあります。次のスクリーンショットは、発射アクティビティを含むアラートビューを示しています。
**オブザーバビリティレポート** – 基盤となるクエリや AI 生成の根本原因分析とともに、サービスごとのエラー数などの集計結果を確認します。次のスクリーンショットは、オブザーバビリティレポートを示しています。
**トレース調査** – 分散トレースのスパン階層とタイムラインを調べ、個々のスパンの詳細を検査し、障害が発生した場所の分析を読み取ります。次のスクリーンショットは、トレース調査ビューを示しています。
**サービスマップ** – サービスの依存関係を呼び出しグラフとして視覚化します。エッジ幅は呼び出し量を反映し、色はエラー率を反映して、インシデントの爆発半径を理解します。次の図は、サービスマップを示しています。
**メトリクスの視覚化** – PromQL クエリ結果をインタラクティブな折れ線、棒、面積、またはメトリクスグラフとしてレンダリングし、結果シリーズとメトリクスの動作の分析を行います。次のスクリーンショットは、メトリクスの視覚化を示しています。
## 主要なコンセプト
OpenSearch UI
OpenSearch UI は、Amazon OpenSearch Service のマネージド型のクラウドベースのダッシュボードおよび運用分析エクスペリエンスです。統合された単一エンドポイントインターフェイスを提供し、複数のデータソースのデータを調査、クエリ、視覚化します。MCP アプリを介して生成された視覚化は、OpenSearch UI アプリケーションから取得されます。
ローカル MCP サーバー
ローカル MCP サーバーは、エージェント IDE と OpenSearch UI アプリケーション間の安全な双方向ブリッジとして機能するコンピュータ上で直接実行されるプログラムです。MCP サーバーには、互換性のある IDE 内で UI をレンダリングする MCP アプリツールなど、AI エージェントが使用できる複数のツールが含まれています。以下のセクションの手順に従って、MCP アプリ機能を備えたローカル MCP サーバーをインストールします。
MCP アプリ
Claude Desktop などの MCP ホスト内でレンダリングするインタラクティブ UI アプリケーション。OpenSearch エージェントオブザーバビリティエクスペリエンスでは、MCP アプリは、SLO またはトレースに関する視覚化を表示するなど、単一のオブザーバビリティジョブを実行するコンポーザブルユニットです。
デュアルレスポンス
MCP Apps では、互換性のある IDE で 1 回のツール呼び出しで 2 つの出力を同時に返すようになりました。オブザーバビリティエージェントに期待されるコンパクトテキストの概要と、同じ会話でレンダリングされたインタラクティブな視覚化により、結果を簡単に確認および検証できます。
## 前提条件
+ オブザーバビリティワークスペースが作成され、少なくとも 1 [OpenSearch つのデータソース (OpenSearch ドメイン、コレクション、または Amazon Managed Prometheus) に接続されている OpenSearch UI アプリケーション](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/application.html) OpenSearch
+ [MCP アプリをサポートする](https://modelcontextprotocol.io/extensions/client-matrix#support-matrix)エージェント IDE (Claude Desktop、VS Code GitHub Copilot、Gose、ChatGPT、Cursor)
+ オブザーバビリティの概念 (ログ、トレース、メトリクス) と IDE の使用に関する基本的な知識
+ Node.js 22 以降がローカルマシンにインストールされている
+ AWS OpenSearch UI アプリケーションにアクセスするためのアクセス許可で設定された 認証情報。認証情報では、 `es:ESHttpGet`および `es:ESHttpPost`アクションを許可する必要があります。
+ (オプション) 本番稼働用データなしでテストする場合は、サンプルデータでデプロイされた OpenTelemetry デモアプリケーション
## MCP サーバーのセットアップ
**mcpb ファイルを使用して MCP サーバーを設定するには**
1. OpenSearch オブザーバビリティ MCP サーバーファイル[をダウンロード](https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-observability-stack-mcp.zip)します。オプションで、[検証のために署名ファイル](https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-observability-stack-mcp.zip.asc)をダウンロードすることもできます。
1. ダウンロードした ファイルを解凍します。
1. mcpb ファイルを開き、互換性のある IDE をトリガーして設定フローを開始します。ページの指示に従ってください。
または、mcpb ファイルを開いても機能しない場合は、server.js ファイルをリファレンスとして使用し、IDE の拡張機能で MCP サーバーを手動で設定できます。
**MCP サーバーを手動で設定するには**
1. 選択した IDE を開き (MCP アプリと互換性があることを確認してください）、拡張機能または MCP セクションに移動します。**新しい設定の追加** を選択します。
1. 設定ページで、次の値を更新します。
+ "args" 値を実際の server.js ファイルパスに置き換えます。
+ OS\_UI\_ENDPOINT を OpenSearch UI アプリケーションの URL に置き換えます。
+ リージョンを OpenSearch UI アプリケーションのリージョンに置き換えます。
次の例は、MCP サーバーの設定を示しています。
```
{
"mcpServers": {
"opensearch-observability-stack-mcp": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/opensearch-observability-stack-mcp/server/server.js"],
"env": {
"OS_UI_ENDPOINT": "application-foo-bar.us-west-2.opensearch.amazonaws.com",
"AWS_REGION": "us-west-2",
"AWS_PROFILE": "my-profile"
}
}
}
}
```
+ `/path/to/opensearch-observability-stack-mcp/server/server.js` – を server.js ファイルへのパスに置き換えます。
+ `OS_UI_ENDPOINT` – を OpenSearch UI アプリケーション URL に置き換えます。
+ `AWS_REGION` – を自分の AWS リージョンに置き換えます。
+ `AWS_PROFILE` – を AWS プロファイル名に置き換えます。プロファイルがまだ設定されていない場合は、この[手順に従ってください](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-files.html)。
MCP サーバーを設定したら、「使用可能なオブザーバビリティデータソースを一覧表示する」などの質問を IDE に入力して接続を確認します。エラーメッセージが表示された場合は、手順に従って設定を修正します。
## エージェントオブザーバビリティに利用可能な MCP アプリ
+ トリアージと対応 — アラートの相関関係、インシデントのタイムライン
+ ログ調査 – パターン検索、ログクラスタリング
+ トレース調査 – トレースファインダー、スパンの詳細、レイテンシーの内訳
+ メトリクス調査 – PromQL 探索、しきい値分析
+ サービスパフォーマンス – RED メトリクス、サービスレベルビュー
+ トポロジ – サービスマップ、依存関係グラフ
+ 視覚化 – 動的視覚化
+ データセットと相関 — クロスシグナル結合、データ概要
+ AI とエージェントのオブザーバビリティ – LLM コールトレース、エージェントトレースマップと概要
+ スタックヘルス – クラスターステータス、シャード割り当て
+ [計測スコア](https://github.com/instrumentation-score/spec) – テレメトリを使用して計測の落とし穴を検出する
## mcpb ファイルの検証
(オプション) ダウンロードしたアーティファクトの署名を確認するには、[パブリック署名キー](https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-mcp-signing-public.asc)をインポートし、次のコマンドを実行します。
```
# 1. Import the public signing key (one-time)
curl -s https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-mcp-signing-public.asc | gpg --import
# 2. Download the artifact and its signature
curl -O https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-observability-stack-mcp.zip
curl -O https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-observability-stack-mcp.zip.asc
# 3. Verify
gpg --verify opensearch-observability-stack-mcp.zip.asc opensearch-observability-stack-mcp.zip
```
検証が成功すると、出力には が含まれます`Good signature from "OpenSearch MCP "`。