An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Opentelemetry Trace Latency AnalyzerをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。分散システムの遅延ボトルネックを瞬時に特定します

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

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。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

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。

Kill Switch02

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。

ユーザーごとのFinOps03

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。

機能セット01 / 01

01-03

このセットには3機能あります。

OpenTelemetry Trace Analyzerで使える3機能の一部です。

  1. 01

    トレースの遅延指標を解析

    トレース内の各スパンを分析し、レイテンシに関する詳細なメトリクスを算出します。

  2. 02

    サービス別の遅延分布を取得

    サービス名またはスパン名ごとに、平均レイテンシの分布を計算します。

  3. 03

    ボトルネックとなるスパンを特定

    設定したレイテンシの閾値を超えたスパンを自動的に抽出します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

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.

1つのConnector、すべてのAI

OpenTelemetry Trace Analyzer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。

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

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

OpenTelemetry Trace Analyzerを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均725ms。本番環境で高速。

OpenTelemetry Trace Analyzerは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大933ms
10月3日今日
最速日
522ms
最遅日
933ms
14日間の傾向
遅延傾向+9%

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 OpenTelemetry Trace Analyzer 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 OpenTelemetry Trace Analyzer 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。

OpenTelemetry Trace Analyzer 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_agOS3XqPfYKQCHw4us6xxbEWEsZ0GDWuybsYlRLe/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "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

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？ OpenTelemetry Trace AnalyzerをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

OpenTelemetry Trace Analyzerユーザーが任せたい仕事のために。

マイクロサービスアーキテクチャのパフォーマンス最適化に取り組むエンジニア向けのツールです。複雑な分散システムの遅延原因を迅速に突き止めることができます。

  • 01

    SRE / DevOpsエンジニア

    システムの可用性とパフォーマンスを維持し、ボトルネックの解消を行う担当者。

  • 02

    バックエンドエンジニア

    マイクロサービス間の通信遅延や、特定のサービスにおける処理の遅れを調査する開発者。

  • 03

    サイト信頼性エンジニア

    分散トレーシングを活用して、エンドツーエンドのレイテンシを監視・改善する専門家。

FAQ

OpenTelemetry Trace Analyzerユーザーからのよくある質問。

  • 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.

さがす

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