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通过 MCP 查询大模型可观测性数据,帮助排查调用表现与问题。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.spanlens/mcp-server" MCP 服务: 执行:claude mcp add io-github-spanlens-mcp-server -- npx -y @spanlens/mcp-server
请通过 Spanlens MCP 查询过去 24 小时失败率最高的 LLM 请求,按模型和错误类型汇总,并指出最可能的异常原因。
返回失败请求统计、主要报错类型,以及可执行的排查方向。
请从 Spanlens MCP 获取本周各模型的平均延迟、P95 延迟和请求量,并找出延迟明显升高的时间段。
输出按模型整理的延迟分析结果,并标注异常波动时段。
请通过 Spanlens MCP 抽取最近 20 条高 token 消耗的对话样本,展示提示词、响应摘要和相关元数据,并总结优化建议。
提供高消耗样本清单,帮助定位成本来源并提出优化方案。
连接 Cursor 平台 API,管理 AI 代理预算、监控状态并实现消息协作