An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Conecta Opentelemetry Trace Latency Analyzer a tu IA

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Identifica cuellos de botella y optimiza la ruta crítica de tus servicios.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 3 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 01

01-03

3 capacidades en este set.

Parte de 3 disponibles a través de OpenTelemetry Trace Analyzer.

  1. 01

    Analizar latencia de trazas

    Calcula métricas detalladas de latencia analizando los spans de la traza.

  2. 02

    Obtener distribución de servicios

    Calcula la latencia promedio desglosada por nombre de servicio o span.

  3. 03

    Identificar cuellos de botella

    Detecta automáticamente los spans que superan los umbrales de latencia establecidos.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Microservices Debugging

Find which specific service in a long chain is causing a request to hang.

02

Performance Regression Testing

Compare trace durations to see if a new deployment increased latency.

03

SLA Monitoring

Identify spans that consistently exceed your required response time thresholds.

04

Resource Optimization

Locate high self-time spans that might need better code optimization.

Un connector, todas las IAs

OpenTelemetry Trace Analyzer funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

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

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner OpenTelemetry Trace Analyzer a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 725ms. Rápida en producción.

OpenTelemetry Trace Analyzer se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 933ms
3 octHoy
Día más rápido
522ms
Día más lento
933ms
Tendencia de 14 días
Ralentizando+9%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 3 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de OpenTelemetry Trace Analyzer, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con OpenTelemetry Trace Analyzer. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

OpenTelemetry Trace Analyzer Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_agOS3XqPfYKQCHw4us6xxbEWEsZ0GDWuybsYlRLe/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  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 — OpenTelemetry Trace Analyzer capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "opentelemetry-trace-latency-analyzer-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_agOS3XqPfYKQCHw4us6xxbEWEsZ0GDWuybsYlRLe/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar OpenTelemetry Trace Analyzer con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan OpenTelemetry Trace Analyzer delegan.

Esta herramienta está diseñada para equipos que gestionan infraestructuras distribuidas y necesitan visibilidad profunda sobre el rendimiento de sus aplicaciones.

  • 01

    Ingeniero de Observabilidad

    Para monitorizar la salud de sistemas complejos mediante trazas detalladas.

  • 02

    SRE (Site Reliability Engineer)

    Para identificar y resolver problemas de latencia que afectan la disponibilidad.

  • 03

    Desarrollador Backend

    Para optimizar el código y las llamadas entre microservicios.

FAQ

Preguntas de quienes usan OpenTelemetry Trace Analyzer.

  • 01

    What kind of trace data does this MCP support?

    It works with OpenTelemetry-style traces that include span IDs, parent IDs, service names, and start/end timestamps.

  • 02

    How do I find slow services in my trace?

    You can use the get_service_distribution capability to see how latency is spread across different service names.

  • 03

    Can I set custom latency thresholds?

    Yes, the identify_bottlenecks capability allows you to find spans that exceed a specific latency limit.

  • 04

    Does this MCP work with Claude?

    Yes, it works with any MCP-compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 05

    What is self-time in these traces?

    Self-time is the duration of a span excluding the time spent in its child spans.

  • 06

    What kind of trace data does this capability support?

    It supports OpenTelemetry-style traces where each span includes a unique identifier, parent ID, service name, span name, and start/end timestamps.

  • 07

    How can I identify the slowest parts of my request?

    By using identify_bottlenecks, you can find spans that exceed a specific latency threshold within your trace data.

  • 08

    Can I see how much time each service contributes to the total trace?

    Yes, using get_service_distribution allows you to see an aggregation of average latency per service or span name.

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