
Waiting for input…
Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 3機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-03
このセットには3機能あります。
Highlightで使える3機能の一部です。
- 01
生ログの取り込み
テキストベースの生のログメッセージをHighlightダッシュボードへ直接送信します。
- 02
OTLPログの取り込み
豊富なコンテキストとメタデータを保持したまま、OTLP JSON形式の構造化ログをHighlightへ取り込みます。
- 03
OTLPトレースの取り込み
OTLP JSONトレースを送信し、リクエストフローの可視化やパフォーマンスのボトルネック特定を行います。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Local Debugging
Send logs from your local machine to the Highlight dashboard to see how your code behaves in real time.
Performance Bottleneck Hunting
Push OTLP traces to visualize how requests move through your system and where they slow down.
Automated Telemetry
Use your agent to ingest structured OTLP JSON logs to keep your observability data rich and organized.
UX Friction Analysis
Link backend errors to specific user sessions to understand why a user experience is failing.
タスクを自動化
Highlightを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Highlightは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均968ms。本番環境で高速。
Highlightは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 745ms
- 最遅日
- 1285ms
- 14日間の傾向
- 安定0%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。3個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Highlight のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Highlight のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Highlight Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_NSOfm3XYtPzM2Hc98HN4tUV10V3ARA5UYzOvTYCR/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Highlight capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"highlight-session-replay-ux-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_NSOfm3XYtPzM2Hc98HN4tUV10V3ARA5UYzOvTYCR/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? HighlightをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Highlightユーザーが任せたい仕事のために。
開発から運用まで、システムの可視化とユーザー体験の向上を目指すプロフェッショナル向けです。
- 01
デベロッパー
ローカル環境からログを迅速に送信し、Highlightダッシュボードで問題をデバッグできます。
- 02
DevOpsエンジニア
構造化されたOTLPデータの取り込みを自動化し、システムの可視性を向上させます。
- 03
プロダクトマネージャー
バックエンドのログとユーザーセッションを紐付け、UXの摩擦点を把握できます。
FAQ
Highlightユーザーからのよくある質問。
- 01
How do I connect my Highlight project?
You need to provide your Highlight Project ID after subscribing to the MCP on Vinkius. Once connected, your AI client can start sending data immediately.
- 02
What kind of logs can I send?
You can send raw text-based logs or structured OTLP JSON logs. The MCP supports both simple messages and complex, metadata-rich payloads.
- 03
Can I send traces as well as logs?
Yes, the MCP includes a specific capability for ingesting OTLP JSON traces to help you visualize request flows.
- 04
Which AI clients can use this MCP?
Any MCP-compatible client works, including Claude, Cursor, Windsurf, and VS Code.
- 05
Do I need to format JSON manually?
No, you can tell your AI agent to send the data, and it will use the appropriate capabilities to format and ingest the logs or traces for you.
- 06
How can I send a basic text log message to my dashboard?
You can use the ingest_raw_log capability. Simply provide the service name and the message content, and it will be sent directly to Highlight.
- 07
Does this server support structured OpenTelemetry logs?
Yes! Use the ingest_otlp_logs capability to send structured logs in OTLP JSON format. Ensure your payload includes the project ID attribute.
- 08
Can I visualize request traces using this integration?
Absolutely. The ingest_otlp_traces capability allows you to send OTLP JSON traces to Highlight, helping you track request spans and performance.
さがす
Developer Toolsの他のコネクタ
Loggly (Cloud Log Management API) AIコネクタ
Manage cloud logs via Loggly — send events, execute Lucene searches, and analyze infrastructure metrics direct
表示Logflare (Log Management Analytics) AIコネクタ
Streamline log management and analytics via Logflare — ingest events, execute ad-hoc SQL queries, and trigger
表示Logstash (Server-side Log Pipeline API) AIコネクタ
Monitor and manage Logstash instances — check node health, inspect pipeline statistics, and troubleshoot hot t
表示Amazon CloudWatch Log Group AIコネクタ
This MCP does exactly one thing: it queries logs from a single CloudWatch Log Group. That's its only function,
表示
おすすめ
Sumo Logic AIコネクタ
Connect your AI to Sumo Logic. Orchestrate log searches, monitor active collectors, and analyze system events
表示Google Cloud Logging Stream AIコネクタ
This MCP does exactly one thing: it queries logs using Google Cloud Logging. That's its only function, and not
表示Condition Observation Log AIコネクタ
Converts field observations into structured condition logs and automated follow-up actions.
表示Azure Log Analytics Workspace AIコネクタ
This MCP does exactly one thing: it queries logs from a single Azure Log Analytics table. That's its only func
表示
『Highlight』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続



















