NannyML 是面向数据科学家和机器学习工程师的 Python 库，其核心用途是在无法获取 ground truth 的情况下估计模型部署后的性能，并用于监控模型健康、检测数据漂移。官方文档位于 https://nannyml.readthedocs.io/。
该集成技能借助 Membrane CLI 与 NannyML 交互，Membrane 自动处理认证与凭据刷新。安装命令：npm install -g @membranehq/cli@latest。登录：membrane login --tenant --clientName=<agentType>；无头环境会打印授权 URL，用户完成登录后执行 membrane login complete <code>。所有命令可加 --json 获得机器可读输出。
建立连接可执行 membrane connection ensure "https://www.nannyml.com/" --json；若状态为 BUILDING，用 npx @membranehq/cli connection get <id> --wait --json 轮询直至 READY。可通过 membrane action list --connectionId=CONNECTION_ID --intent "QUERY" --limit 10 --json 搜索动作，再用 membrane action run <actionId> --connectionId=CONNECTION_ID --input '{"key": "value"}' --json 运行。需要直接调用 API 时，用 membrane request CONNECTION_ID /path/to/endpoint，支持 -X、-H、-d、--json、--query、--pathParam 等选项。
适用场景包括与 NannyML 的数据、记录交互及工作流自动化，涵盖项目、模型性能监控、数据质量监控、漂移监控、文件上传与报告、告警等。限制：具体动作名称与参数需按需查询；认证须由用户在浏览器完成；不使用本地 API 密钥。