用途：诊断数据管道性能问题，包括慢作业、昂贵查询与延迟趋势，覆盖 Airflow、dbt、Databricks 和数据仓库查询引擎，用于定位瓶颈、检测回归和查找根因。
主要能力：采用分层调查方式。第一层发现工具 get_jobs_performance 查找慢/失败作业，get_top_slow_queries 查找最慢查询组；桥接工具 get_tables_for_job 将作业转换为表标识；第二层诊断工具 get_tasks_performance 深入作业内单个任务，get_change_timeline 汇总查询文本变更、数据量波动及 Airflow/dbt 失败，get_query_rca 分析失败或无产出查询根因，get_query_latency_distribution 查看延迟趋势，get_asset_lineage 追踪上下游影响；辅助工具 get_warehouses 列出仓库。
使用方式：需先连接 Monte Carlo MCP 服务器，所有工具必须通过本插件捆绑服务器调用，完整工具名形如 mcp__plugin_mc-agent-toolkit_monte-carlo-mcp__<tool>；若同时存在单独配置的 monte-carlo-mcp 服务器，不要路由到它。参考文件用 Read 工具读取，如 references/investigation-tiers.md 和 references/query-analysis.md。典型流程为先确定范围、第一层发现、桥接、第二层诊断，再按问题摘要、根因、影响、建议结构呈现结果，通常 3-7 次工具调用即可。
适用场景：用户询问管道/作业/查询变慢、寻找高开销查询、提到性能回归或退化、想知道最大算力消耗、比较一段时间性能、查找瓶颈任务，或询问失败与无产出查询模式。
限制：不适用于数据质量问题、存储成本分析、创建监控器或仅查询数据。必须原样引用工具返回数字，不得四舍五入或编造；需与 7 天趋势基线比较，趋势置信度低于 0.1 时应提示。读查询用 query_type="read"，写查询用 query_type="write"，不可混用。不得暴露 MCON、UUID 或内部标识符。回归时间定位需传 bucket="1h"，因窗口≥3天时默认按天降采样。超 10 次调用属过度调查。使用前应验证命令、代码、依赖、凭据及外部服务行为，示例不能替代环境特定测试、安全审查或用户批准。