MCP Server
将 KMonitor 连接到 Claude Code、OpenAI Codex、Google Antigravity、Cursor 和其他 AI coding agent。从编辑器或 AI agent 工作流中查询崩溃、Trace、会话和 Bug Report。
KMonitor 提供了 Model Context Protocol (MCP) Server，让 AI coding tool 可以直接查询应用的崩溃和错误数据。
什么是 MCP？
Model Context Protocol 是一个开放标准，让 AI tool 可以通过一致的接口与外部数据源交互。借助 KMonitor 的 MCP Server，您可以要求 AI 助手查找崩溃、分析错误趋势并检查 stack trace，而无需离开编辑器。
通过 Coding Agent 连接到 MCP
您可以将常用的 coding agent 连接到 KMonitor，把 KMonitor 作为远程 MCP Server 使用。
MCP 端点位于：
| 版本 | 端点 |
|---|---|
| 云 | https://agent.measure.sh/mcp |
| 自托管 | https://[your-measure-agent-domain]/mcp |
有关添加远程 MCP Server 的具体步骤，请参阅对应 coding agent 的文档。一些常见工具的文档链接如下：
当您首次使用 KMonitor tool 时，coding agent 会打开浏览器窗口供您登录 KMonitor。完成身份验证后，后续请求会自动使用已授权的连接。
不支持 OAuth 的集成
企业微信智能机器人等可信集成只支持固定 Service Token 时，可以从 Dashboard 头像菜单进入 MCP 服务令牌，创建一个命名令牌并立即复制只显示一次的值。 在集成中配置以下请求头：
Authorization: Bearer msr_...服务令牌沿用创建者在 KMonitor 中的全部团队权限。请限制集成的可见范围；不再 使用时，应回到同一页面立即撤销令牌。
可用工具
ask_question
提出一个自然语言问题来帮助调试应用程序并让KMonitor Agent使用应用程序的遥测数据得出答案。
list_apps
列出经过身份验证的用户有权访问的所有应用程序。
get_filters
获取应用程序的可用筛选选项（版本、操作系统、国家/地区、设备等）。
get_metrics
获取应用指标，包括采用率、无崩溃/无 ANR 会话和启动性能（冷启动/温启动/热启动 p95）。
get_app_health_over_time
获取应用程序运行状况时间表：随时间推移的会话、崩溃（致命异常）和 ANR。
get_errors
获取应用程序的错误组（崩溃、非致命异常和 ANR），可按错误类型和严重性进行过滤。
get_error
获取特定错误组的各个错误事件（异常或 ANR）。
get_errors_over_time
获取所有错误组中错误发生的时间序列，可按错误类型和严重性进行过滤。
get_error_over_time
获取特定错误组发生的时间序列。
get_error_distribution
获取特定错误组的属性分布（操作系统、设备、版本、国家/地区）。
get_error_common_path
获取导致特定错误组的最常见的用户导航路径。
get_sessions
获取应用程序的会话，按最近的优先顺序排列。
get_sessions_over_time
获取会话计数的时间序列。
get_session
获取包含所有活动的完整会话。
get_bug_reports
获取应用的 Bug Report，按最新优先排序。
get_bug_reports_over_time
获取 Bug Report 数量的时间序列。
get_bug_report
获取包含完整详细信息的单个 Bug Report。
update_bug_report_status
更新 Bug Report 的状态（打开或关闭）。
get_root_span_names
获取应用的所有 root Span 名称。
get_span_instances
获取指定 root Span 名称的 Span 实例。
get_span_metrics_over_time
获取指定 Span 名称随时间变化的 p50/p90/p95/p99 duration 指标。
get_trace
获取包含所有 child Span 的完整 Trace。
get_alerts
获取应用程序的提醒，按最新的优先顺序排列。
get_journey
获取用户导航旅程图以及屏幕之间的会话计数。