An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Agentops Agent Telemetry And Moni mit Ihrer KI

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Gewinnen Sie tiefgehende Einblicke in die Leistung und Kosten Ihrer Agenten.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 4 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 01

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 4, verfügbar über AgentOps.

  1. 01

    Metriken für eine spezifische Spurenabfrage erhalten

    Rufen Sie detaillierte Metriken für eine bestimmte Spurenabfrage ab. Dies beinhaltet genaue Angaben zum Token-Verbrauch und zu den damit verbundenen Kosten.

  2. 02

    Details zu einer bestimmten Spurenabfrage abrufen

    Verlangen Sie umfassende Informationen zu einer spezifischen Spurenabfrage. Dies hilft Ihnen, den gesamten Ablauf und die Entscheidungsfindung des Agenten nachzuvollziehen.

  3. 03

    AgentOps-Projekt-Details abrufen

    Holen Sie sich allgemeine Informationen zu Ihrem AgentOps-Projekt. Dies ist nützlich, um den Status und die Konfiguration Ihres gesamten Agenten-Setups zu prüfen.

  4. 04

    Details zu einem spezifischen Segment abrufen

    Tauchen Sie tief in einzelne Segmente einer Spurenabfrage ein. Dies ist unerlässlich für das Debugging spezifischer Capability-Aufrufe oder LLM-Interaktionen.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Debugging a failed agent run

An agent fails mid-task. You use this MCP to retrieve the full trace and inspect the last few spans to see if the failure was due to a bad capability input or an LLM hallucination.

02

Cost optimization review

You need to prove the value of an agent. You use this MCP to pull metrics and token costs for a week's worth of runs, optimizing your budget.

03

Performance bottleneck analysis

The agent is slow. You use this MCP to compare the timing of different spans, determining if the delay is in the external capability call or the LLM processing time.

04

Project setup verification

Before deployment, you use this MCP to confirm the correct project details are linked to your API key, ensuring all telemetry data goes to the right place.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie AgentOps für eine Sache an die Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.

Ein Connector, jede KI

AgentOps funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um AgentOps arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 864ms. Schnell in der Produktion.

AgentOps wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1044ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
655ms
Langsamster Tag
1044ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+8%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 4 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von AgentOps zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei AgentOps. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

AgentOps Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_OCln8CM8I7G7rNCo6QKijZPwPeMGY7W7gj6qBqEG/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — AgentOps capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "agentops-agent-telemetry-and-monitoring-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_OCln8CM8I7G7rNCo6QKijZPwPeMGY7W7gj6qBqEG/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? AgentOps in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die AgentOps-Nutzer abgeben.

Dieser Connector ist für alle Entwicklerteams gedacht, die KI-Agenten in Produktion setzen. Er hilft Ihnen, komplexe agentische Schleifen zu debuggen, Engpässe zu identifizieren und den gesamten Betrieb zu überwachen. Optimieren Sie Ihren Return on Investment (ROI), indem Sie den Token-Verbrauch und die Leistung genau messen.

  • 01

    KI-Ingenieure

    Sie debuggen komplexe agentische Schleifen und müssen genau wissen, wo ein Prozess fehlschlägt oder langsamer wird.

  • 02

    Produktmanager

    Sie überwachen die Token-Kosten und Nutzungsmuster über verschiedene Agenten-Deployments hinweg, um den ROI zu optimieren.

  • 03

    DevOps-Teams

    Sie stellen die Zuverlässigkeit und Observability von Produktions-KI-Agenten sicher, indem Sie strukturierte Telemetrie-Daten nutzen.

FAQ

Fragen von AgentOps-Nutzern.

  • 01

    What kind of data does this MCP provide?

    It provides structured telemetry data, including execution traces, individual spans, token usage counts, and associated costs. You get a complete picture of the agent's performance, not just a simple pass/fail status.

  • 02

    Can I track costs with this MCP?

    Yes. You use the get_trace_metrics capability to get detailed metrics for a specific trace. This includes the total token count and the estimated dollar cost for that run.

  • 03

    Is this for all AI agents?

    This MCP is designed for any agentic workflow that generates standard telemetry data. It lets you observe how your agents perform, regardless of the underlying model or framework.

  • 04

    How do I debug a specific capability call?

    You use the get_span capability. This allows you to drill down into the details of a single span, giving you the exact input parameters and timing for that specific capability interaction.

  • 05

    How can I check the token usage and cost for a specific agent execution?

    You can use the get_trace_metrics capability by providing the specific Trace ID. It will return detailed data on token counts and the calculated financial cost for that execution.

  • 06

    Can I see the details of a single step within a larger trace?

    Yes! Use the get_span capability with the specific Span ID. This allows you to isolate and inspect individual operations, such as a single capability call or a specific LLM completion.

  • 07

    How do I verify which AgentOps project is currently active?

    Simply run the get_project capability. It retrieves the metadata and configuration details of the project associated with your current API key.

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