AI Agent 调试神器!让你看穿 AI 的每一次"思考"

来源: https://github.com/AgentOps-AI/agentops-mcp

📌 一句话说明

AgentOps MCP Server 是 AI Agent 的"行车记录仪",帮你完整记录和回放 AI Agent 的每一次执行,让调试 AI 应用变得前所未有的简单!

✨ 它能做什么

功能 说明
🔍 Trace 查询 通过 ID 查询完整的执行追踪
📊 Span 分析 获取每个步骤的详细信息
🐛 智能调试 了解 AI 成功或失败的原因
📈 性能分析 找出拖慢 AI 的性能瓶颈

🛠️ 核心工具

工具 作用
authorize 用 API Key 授权
get_trace 查询单次完整执行记录
get_span 查询某个具体步骤
get_trace_with_spans 获取完整追踪 + 所有 Span 指标

💡 使用场景

想象一下:你让 AI 写一个 API,它运行了好久,最后返回了一个错误的响应。你想知道:

  • ❌ 哪一步开始出错的?
  • ⏱️ 哪个步骤最耗时?
  • 🧠 AI 到底是怎么"思考"的?

AgentOps 都能告诉你!

# 查询某次执行的完整追踪
trace = agentops.get_trace(trace_id="xxx")
print(trace.spans)  # 查看每一步
print(trace.duration)  # 看看总耗时

💾 安装配置

使用 Smithery(推荐)

npx -y @smithery/cli install @AgentOps-AI/agentops-mcp --client claude

手动配置

{
  "mcpServers": {
    "agentops-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["agentops-mcp"],
      "env": {
        "AGENTOPS_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

⚠️ 注意事项

  • 🔑 需要 AgentOps API Key(注册送免费额度)
  • 🟢 需要 Node.js >= 18.0.0

🔗 资源链接

  • GitHub:https://github.com/AgentOps-AI/agentops-mcp
  • 官网:https://agentops.ai
Logo

小龙虾开发者社区是 CSDN 旗下专注 OpenClaw 生态的官方阵地,聚焦技能开发、插件实践与部署教程,为开发者提供可直接落地的方案、工具与交流平台,助力高效构建与落地 AI 应用

更多推荐