用途：调查 PostHog MCP 工具调用质量，回答错误率、延迟、覆盖范围以及哪些工具失败或缓慢等问题。任何接入 PostHog MCP 分析 SDK 的 MCP 服务器，在智能体调用工具时都会在共享事件表写入 $mcp_tool_call 事件，所有字段以 $mcp_* 属性存在，没有专用 ClickHouse 表。
主要能力：先查受治理指标，调用 posthog:metric-list 查找 mcp_tool_call_fail_pct，若已批准且未漂移，用 posthog:data-catalog-metric-run 运行并作为权威结论；无匹配则说明目录无匹配并标注派生率为非权威。单工具分析优先用类型化工具：posthog:query-mcp-tool-stats（调用、错误、p50/p95、用户、会话、意图）、posthog:query-mcp-tool-failures（按 harness 的顶部错误消息）、posthog:query-mcp-tool-daily-stats（逐日趋势），均接收 toolName 与 dateRange。跨工具问题用 posthog:execute-sql 写 HogQL，再对最差工具下钻。
关键规则：始终使用有效工具名，即 coalesce(nullIf(toString(properties.$mcp_exec_tool_call_name), ''), toString(properties.$mcp_tool_name))；用 toBool(...) 读 $mcp_is_error，用 toFloat(...) 转换 $mcp_duration_ms；必须设置时间范围。
典型工作流：按错误率排名工具时加 HAVING total_calls >= 20 防止小样本噪声，同时报告错误率与调用量；工具质量矩阵每行一个工具，含错误率、延迟分位与覆盖；失败原因按 $mcp_error_type 与 HTTP $mcp_error_status 分组，可用 posthog:query-mcp-tool-failure-occurrences 查看单次错误调用；最慢工具用 quantile(0.95)(toFloat(properties.$mcp_duration_ms)) 按 p95 排序。
限制：$mcp_error_type 仅在新版 SDK/服务器路径填充，部分错误调用落入 unknown；$mcp_error_message 在消息捕获上线前为空；harness 分桶由服务端 mcp_harness.py 决定，手写 SQL 若与界面不一致说明分桶漂移，应优先用类型化工具。完整属性 schema 与查询配方见 models-mcp.md。