SuperAPI AI 工具集

signals-scout-mcp-tool-calls

智能体与模型

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更新于 10-16 03:45

技能介绍

用途:这是一个聚焦 MCP 工具质量的侦察技能,用于找出项目中 PostHog MCP 工具里需要改进的工具,按 $mcp_tool_category(所属产品团队)分组,每个有问题的类别生成一份报告,健康类别不产出。

主要能力:从 $mcp_tool_call 事件检测问题工具,判定标准包括失败率高、会话内反复调用或失败后重试、p95 延迟高、响应过大、失败无错误细节(需补埋点)、以及会话占比异常升高(调用过度)。通过 Tier 1 字段(失败标志、时长、工具名、reach、客户端)做检测,用 Tier 2 字段(错误类型、错误消息、类别、模式、token、意图)定位原因并形成修复假设。

使用方式:先运行字段覆盖探针(query 0)判断数据来源是 hono 还是外部 SDK,据此选择可用透镜;用 query 1/2/4/10 检测候选,再用 3a/3b、5/6 定位,query 9 汇总到类别,query 11 记录指标。报告通过 scout-emit-report / scout-edit-report 直接撰写,已有报告用编辑而非新建。SQL 查询见 references/queries.md,需原样使用。

适用场景:分析 PostHog MCP 工具调用遥测、定位工具质量问题、为产品团队生成可执行的修复报告。

限制:字段存在性因数据来源而异,不可硬编码;$mcp_error_type 存在不等于失败已分类;无 Tier 2 透镜时只能产出可观测性缺口发现;空运行是有效结果,重复提交已覆盖类别不可取。具体阈值、报告字段契约与路由规则以运行环境提示为准,资料未完整提供。