Перейти к основному содержимому
ToolPotion

Spanly

Spanly — это платформа наблюдаемости, разработанная для серверов Протокола Контекста Модели (MCP). Она позволяет инженерным командам SaaS в реальном времени отслеживать и отлаживать свои серверы MCP, предоставляя аналитические данные наряду с существующими инструментами управления производительностью приложений (APM), такими как Datadog и Sentry.

Посетить URL
Spanly screenshot

Описание

Spanly — это платформа наблюдаемости, специально созданная для Протокола Контекста Модели (MCP), направленная на помощь инженерным командам SaaS в эффективном мониторинге и отладке своих серверов MCP. С помощью Spanly команды могут получать данные о производительности своих серверов в реальном времени, отслеживать ошибки и трассировать запросы, при этом без проблем интегрируясь с существующими инструментами управления производительностью приложений (APM), такими как Datadog, Sentry или New Relic.

Платформа предлагает ряд функций, адаптированных к уникальным потребностям серверов MCP. Она предоставляет трассировку запросов MCP в реальном времени, позволяя командам видеть, как обрабатываются запросы и где могут возникнуть потенциальные узкие места. Кроме того, Spanly включает возможности отслеживания ошибок, которые сохраняют подсказки и аргументы, что упрощает диагностику проблем по мере их возникновения. Пользователи также могут воспользоваться разбивкой задержки по инструментам, что помогает выявить проблемы с производительностью среди различных используемых инструментов.

Система оповещений Spanly надежна, предлагая уведомления по электронной почте, Slack и вебхукам, чтобы гарантировать, что команды будут информированы о любых проблемах по мере их возникновения. Публичные панели мониторинга только для чтения могут быть поделены с заинтересованными сторонами, обеспечивая прозрачность состояния серверов и метрик производительности. Платформа поддерживает многорегиональное получение данных, учитывая требования к резидентности данных как в США, так и в ЕС, что имеет решающее значение для соблюдения таких регуляций, как GDPR.

Одной из выдающихся функций Spanly является его бесплатный уровень, который позволяет пользователям начать мониторинг своих серверов MCP без каких-либо предварительных затрат. Этот уровень включает 50 000 пакетов в месяц без оплаты, что делает его доступным для команд, чтобы начать свой путь к наблюдаемости. Для тех, кто нуждается в более обширных возможностях, доступны платные планы, предлагающие дополнительные функции, такие как увеличенное время хранения данных, большее количество мониторов состояния и приоритетная поддержка.

Spanly предназначен для инженерных команд, которым необходимо обеспечить бесперебойную и безопасную работу своих серверов MCP. Предоставляя специализированный инструмент для наблюдаемости MCP, Spanly дополняет существующие инструменты APM, а не заменяет их, что делает его ценным дополнением к любому стеку инженерии SaaS.

Основные функции Spanly

  • Трассировка запросов MCP в реальном времени

  • Отслеживание ошибок с сохранением подсказок и аргументов

  • Разбивка задержки по инструментам (p50/p95)

  • Оповещения по электронной почте, Slack и вебхукам

  • Публичные панели мониторинга только для чтения

  • Многорегиональное получение данных (США и ЕС)

  • Доступен бесплатный уровень

  • Интеграция с существующими инструментами APM

Как использовать Spanly?

  1. Создайте проект: Зарегистрируйтесь на spanly.com и создайте проект.

  2. Получите API-ключ: Перейдите в Настройки → API-ключи и скопируйте ключ.

  3. Выберите путь интеграции: Выберите из CLI, TypeScript SDK или Python SDK.

  4. Запустите свой сервер: Используйте SDK или CLI для нормального запуска вашего сервера.

  5. Мониторьте запросы: Откройте spanly.com, выберите свой проект и просмотрите запросы на панели мониторинга.

  6. Настройте оповещения: Настройте каналы оповещения для уведомлений о проблемах.

  7. Поделитесь панелями мониторинга: Создайте публичные ссылки только для чтения для заинтересованных сторон.

  8. Просмотрите производительность: Проанализируйте метрики задержки и ошибок на панели мониторинга.

Варианты использования Spanly

  • Мониторинг в реальном времени
  • Отслеживание ошибок
  • Оптимизация производительности
  • Мониторинг соблюдения норм
  • Отчетность для заинтересованных сторон

Часто задаваемые вопросы Spanly

Отзывы о Spanly

Загрузка...

Популярные ИИ-инструменты, похожие на Spanly

AI-приложения

Middleware — это платформа наблюдаемости полного стека, основанная на OpenTelemetry, чей AI SRE агент, OpsAI, обнаруживает, диагностирует и помогает решать проблемы в…

AI-инструменты для DevOps и облака

New Relic — это платформа наблюдаемости на основе ИИ, которая коррелирует телеметрию по всему вашему стеку, помогая вам изолировать коренные причины и сократить MTTR. Она…

AI-инструменты для DevOps и облака

HoneyHive предоставляет уровень наблюдаемости для производственных AI-агентов, объединяя мониторинг и оценку. Это обеспечивает циклы непрерывного улучшения, позволяя командам…

РекомендованоAI-инструменты для DevOps и облака

Traversal — это платформа ИИ SRE, которая обрабатывает оповещения, определяет коренные причины и решает инциденты на уровне петабайтов, позволяя командам устранять проблемы за…

AI-инструменты для DevOps и облакаФинансы и банковское дело

AI-приложения

ManagePrompt — это локальный отладчик вызовов LLM с открытым исходным кодом, который фиксирует каждый вызов API во время разработки. Он предоставляет полные сведения о…

MLOps и развёртывание моделей

AI-приложения

Opik — это платформа наблюдаемости ИИ с открытым исходным кодом, которая помогает разработчикам тестировать, разрабатывать и постоянно улучшать агентные системы. Она предоставляет…

MLOps и развёртывание моделей

AI-приложения

HookWatch — это платформа для отладки, мониторинга и восстановления вебхуков, которая фиксирует каждую доставку, показывает точный запрос и причину сбоя, группирует повторяющиеся…

AI-инструменты для DevOps и облака

AI-приложения

Datadog — это облачная платформа мониторинга и безопасности на основе ИИ, которая обеспечивает полную наблюдаемость стека по инфраструктуре, приложениям, журналам и многому…

AI-инструменты для DevOps и облака