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"

Tu herramienta de IA seleccionará automáticamente las herramientas MCP adecuadas y formateará los resultados por ti.

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.

Puedes filtrar dinámicamente las herramientas que recibe tu agente de IA enviando el encabezado include-tags HTTP con tus requests. Esto permite aplicar solo subconjuntos específicos de herramientas, lo cual es útil para reducir el conjunto de herramientas y mejorar la eficiencia y precisión del modelo de IA.

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": {
            "api-key": "NRAK-****",
            "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.
• list_entity_types: Enumera el catálogo completo de tipos de entidades New Relic con definiciones de dominio/tipo.
• search_entity_with_tagBuscar entidad empleando una clave y un valor de etiqueta específicos.

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 incidentes de alerta evento (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).

respuesta a incidentes (etiqueta: respuesta a incidentes)

• 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.
• get_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.

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_transactionsAnalizar las transacciones de una entidad específica dentro de un periodo de tiempo determinado, identificando las transacciones lentas y propensas a errores.
• 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.

Análisis avanzado (etiqueta: análisis-avanzado)

• analyze_deployment_impact: Analizar el impacto en el rendimiento de un despliegue en una entidad específica.
• analyze_entity_logsAnalizar los logs de la aplicación para identificar patrones de error, comportamientos anómalos y problemas recurrentes.
• 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.