Referencia de la herramienta MCP de New Relic

El servidor MCP de New Relic proporciona herramientas especializadas que permiten a los agentes de IA acceder y analizar sus datos de observabilidad. Esta guía de referencia organiza todas las herramientas disponibles por categoría.

Cómo usar las herramientas MCP

Las herramientas MCP se invocan mediante consultas en lenguaje natural en su entorno de desarrollo de IA. No es necesario memorizar los nombres exactos de las herramientas ni los parámetros. Simplemente describe qué quieres saber sobre tus datos de New Relic.

Ejemplo de consulta:

• "¿Qué entidades hay en mi cuenta?"
• "Muéstrame las alertas recientes de mi aplicación sitio web"
• "¿Cuáles son los errores más frecuentes de la última hora?"
• "Ejecutar una consulta NRQL para analizar el rendimiento"

El agente de IA de la herramienta de desarrollo seleccionará automáticamente las herramientas MCP adecuadas y formateará los resultados.

Herramientas de filtro con include-tags

Algunas herramientas aparecen en varias categorías (por ejemplo, analyze_deployment_impact es relevante tanto para incident-response como para advanced-analysis) porque están etiquetadas con varias etiquetas relevantes.

Puede filtrar dinámicamente las herramientas que recibe el cliente MCP compatible enviando el encabezado include-tags HTTP con los requests. Esto permite solicitar solo subconjuntos específicos de herramientas, lo que es útil para reducir el corpus de herramientas y ayudar a mejorar la eficiencia y la precisión de cualquier modelo de IA que se esté utilizando para la consulta.

Las etiquetas disponibles que puede emplear para filtrar corresponden directamente a los encabezados de categoría en esta referencia: discovery, data-access, alerting, incident-response, performance-analytics, así como advanced-analysis.

Ejemplo de implementación

"servers": {
    "new-relic-mcp-server": {
        "url": "https://mcp.newrelic.com/mcp/",
        "type": "http",
        "headers": {
            "include-tags": "discovery,alerting"
        }
    }
}

En este ejemplo, al agente de IA solo se le presentarán herramientas categorizadas como descubrimiento (por ejemplo, get_entity) y alerta (por ejemplo, list_alert_policies), lo que garantiza que el modelo se centre únicamente en las funciones más relevantes para su tarea actual.

gestión de entidades y cuentas (etiqueta: descubrimiento)

• convert_time_period_to_epoch_ms: Convierte un periodo de tiempo (por ejemplo, "últimos 30 minutos") a milisegundos de época.
• get_dashboardObtener detalles sobre un dashboard específico.
• get_entity: Obtener entidad New Relic por GUID o buscar por patrón de nombre.
• list_related_entities: Lista de entidades a 1 salto de distancia (relacionadas) de una entidad dada GUID.
• list_available_new_relic_accounts: Enumera todas las cuentas IDs disponibles para el usuario.
• list_dashboards: Enumera todos los paneles de control de una cuenta New Relic.
• search_entity_with_tagBuscar entidad empleando una clave y un valor de etiqueta específicos.
• list_metric_names: descubra todos los nombres de métricas disponibles (dimensionales y de intervalo de tiempo legacy) reportados por una entidad o cuenta.

Acceso a datos (etiqueta: acceso a datos)

• execute_nrql_queryEjecutar una consulta NRQL contra NRDB.
• natural_language_to_nrql_queryEjecutar una consulta convirtiendo una solicitud en lenguaje natural en una consulta NRQL, ejecutándola y devolviendo los resultados.

Alertas y monitoreo (etiqueta: alertas)

• list_alert_conditions: Lista los detalles de la condición de alerta para una política de alertas específica.
• search_incident: Lista todos los eventos de alerta (tanto eventos de apertura como de cierre) con filtrado flexible.
• list_alert_policies: Lista las políticas de alertas para la cuenta especificada, filtrando opcionalmente por nombre de política.
• list_recent_issues: Enumera todos los problemas abiertos en New Relic para la cuenta especificada.
• list_synthetic_monitors: Enumera todos los monitores Sintético (pruebas automatizadas que comprueban la disponibilidad y el rendimiento de tus servicios).
• list_synthetic_monitor_results: devuelve filas de ejecución de checks sintéticos individuales (tiempos, errores, ubicaciones) para un monitor durante un período de tiempo.
• get_synthetic_check_statistics: agrega tasas de éxito de checks sintéticos, recuentos de fallas y percentiles de duración en monitores o ubicaciones.

Respuesta a eventos de alerta (etiqueta: incident-response)

• analyze_deployment_impact: Analizar el impacto en el rendimiento de un despliegue en una entidad específica.
• generate_alert_insights_reportGenerar un reporte de análisis de inteligencia de alertas para un problema específico.
• generate_user_impact_reportGenerar un reporte de análisis del impacto en el usuario final para un problema específico.
• list_entity_error_groups: Recuperar grupos de errores para una entidad específica de la Errors Inbox dentro de un intervalo de tiempo.
• list_change_events: Enumera un historial de eventos de cambio de New Relic para la aplicación identificada por su entidad GUID.
• get_error_statistics: calcula recuentos de errores agregados, timestamps de primera/última vez vistos y tendencias de series temporales opcionales a partir de eventos de TransactionError, con filtrado y segmentación flexibles por clase de error, mensaje, aplicación, estado de HTTP y más.
• search_errors: devuelve eventos de error sin procesar que coinciden con filtros como mensaje, clase, estado HTTP o traza ID.

análisis de rendimiento (etiqueta: rendimiento-analytics)

• analyze_entity_logsAnalizar los logs de la aplicación para identificar patrones de error, comportamientos anómalos y problemas recurrentes.
• analyze_golden_metrics: Analizar métricas doradas (indicadores clave de salud: rendimiento, tiempo de respuesta, tasa de errores y saturación).
• analyze_kafka_metrics: Analice la métrica de Kafka, incluido el retraso del consumidor, el rendimiento del productor, la latencia de mensajes y el equilibrio de la partición.
• analyze_threadsAnalizar los datos métricos de los hilos para una entidad determinada, incluyendo el estado del hilo, el uso de la CPU y el consumo de memoria.
• analyze_transactions: analice las transacciones para una entidad específica dentro de una ventana de tiempo, identificando las transacciones lentas y propensas a errores, incluidas las métricas de latencia P95 y P99 (los umbrales de tiempo de respuesta para el 5 % y el 1 % de las requests más lentas).
• list_garbage_collection_metrics: Enumera la recolección de basura y la memoria métrica para una cuenta y entidad determinadas.
• list_recent_logs: Enumera los logs recientes de New Relic para la cuenta y entidad especificadas GUID.
• list_entity_performance_risk_groups: obtener grupos de riesgos de rendimiento para una entidad específica de la bandeja de entrada de riesgos de rendimiento dentro de una ventana de tiempo.
• get_metric_statistics: recupera valores de métrica agregada (promedio, suma, percentiles, tasa) para una métrica dimensional o de intervalo de tiempo determinada.
• get_log_statistics: devuelve recuentos de logs agregados, desgloses por nivel y atributo, y tendencias durante un intervalo de tiempo.
• get_distributed_trace_details: devuelve atributos de span completos, anomalías y enlaces de span para una entidad específica o un span individual dentro de una traza.

Análisis avanzado (etiqueta: análisis-avanzado)

• analyze_deployment_impact: Analizar el impacto en el rendimiento de un despliegue en una entidad específica.
• generate_alert_insights_reportGenerar un reporte de análisis de inteligencia de alertas para un problema específico.
• generate_user_impact_reportGenerar un reporte de análisis del impacto en el usuario final para un problema específico.
• natural_language_to_nrql_queryConvertir una solicitud en lenguaje natural en una consulta NRQL, ejecutarla y devolver los resultados.

Habilidades

Las habilidades son flujos de trabajo prediseñados que combinan múltiples herramientas MCP para ayudarle a investigar y resolver escenarios comunes de observabilidad. Las habilidades se alojan en el repositorio del centro de habilidades de New Relic.

Los clientes pueden descargar estas habilidades y configurarlas según el agente de IA específico.

Habilidades disponibles:

Herramientas de solo OAuth

Las siguientes herramientas requieren autenticación OAuth y no están disponibles al usar una clave de API.

Herramientas de análisis impulsadas por IA: estas herramientas se miden como unidades avanzadas de capacidad de computación (aCCU).

• natural_language_to_nrql_query
• generate_alert_insights_report
• generate_user_impact_report
• analyze_deployment_impact

Herramientas de vista previa: consulte Herramientas de vista previa. Estas también requieren OAuth.

Herramientas de vista previa

Las siguientes herramientas están disponibles en GA como características de vista previa. Son de solo lectura y se proporcionan para evaluación. El precio se determinará después de GA.

• search_traces: busque las trazas de una entidad específica dentro de una ventana de tiempo, ordenadas por duración, recuento de errores o tiempo de backend.
• analyze_trace_anomaly: analiza las trazas de una entidad específica para identificar la transacción o clase de error responsable de las trazas lentas, fallidas o de gran volumen.
• analyze_service_dependencies: analiza las dependencias de servicio de una entidad específica, realizando el mapeo de las conexiones ascendentes y descendentes y marcando cuáles no son saludables.