用途：该技能处理监控请求，包括覆盖分析、数据监控创建与 AI 智能体监控，并按用户意图路由到对应参考文件。适用于询问监控覆盖、覆盖缺口、用例分析、应监控什么、为表或字段创建监控、监控 AI 智能体延迟/令牌/质量、智能体追踪与可观测性等场景；不适用于单纯查询数据、处置告警、变更前影响评估、查看或编辑删除已有监控。
主要能力：通过 Monte Carlo MCP 工具进行仓库与用例发现（get_warehouses、get_use_cases、get_use_case_table_summary、get_use_case_tables）、监控状态检查（get_monitors）、血缘查询（get_asset_lineage）、发现未监控但有异常的表（get_unmonitored_tables_with_anomalies）、按名称检索表（search）、获取表详情与查询日志、字段指标定义、域与校验谓词等。数据监控创建工具支持表、指标、校验、自定义 SQL、对比监控；智能体监控工具支持元数据、会话、追踪，以及指标、评估、轨迹、校验监控。五个数据创建工具均为两次调用模式：默认 dry_run=True 返回 MaC YAML 预览，dry_run=False 正式部署并返回深链；传 monitor_uuid 可原地更新。
使用方式：所有工具须通过本插件绑定服务器的完整限定名调用，例如 mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__get_alerts；若会话另有单独配置的服务器，不应路由到它。参考文件用 Read 工具按技能相对路径读取，如 references/data-monitor-creation.md、references/agent-monitor-creation.md 及 references/data-.md、references/agent-.md。覆盖工作流：先 get_warehouses，多仓库时让用户选择；再 get_use_cases，有则按用例探索，无则走重要性回退；可选检测数据库 MCP 做 SQL 剖析。
限制与注意：需要 Monte Carlo MCP 服务器已配置并认证，数据库 MCP（Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks）为可选。用例由 Monte Carlo 自动生成，无法手动创建，无 UI 配置入口。覆盖范围默认 HIGH + MEDIUM，无需询问用户。重要性分数是计算指标（查询频率、下游依赖、使用模式），不得表述为业务关键性。生成前须先用 get_monitors 去重并调用 get_audiences 选择通知受众，受众用名称而非 UUID，默认 is_draft=True。不得编造信用成本，仅在预览响应含后端估算时报告。其他具体细节暂未提供。