Подключение MCP

Подключите PingZen к вашему AI-инструменту через Model Context Protocol (MCP). Управляйте мониторами, оповещениями и инцидентами прямо из AI-чата.

Как это работает

1. Добавьте конфиг ниже в ваш AI-клиент
2. AI-клиент откроет браузер для авторизации
3. Войдите в PingZen (Google, Яндекс, Telegram или Email)
4. Нажмите «Разрешить» — и MCP подключен!

Настройка по клиентам

claude mcp add-json pingzen '{"type":"http","url":"https://pingzen.dev/mcp/"}'

{
  "mcpServers": {
    "pingzen": {
      "url": "https://pingzen.dev/mcp/"
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "pingzen": {
      "type": "http",
      "url": "https://pingzen.dev/mcp/"
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "pingzen": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://pingzen.dev/mcp/"
      ]
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "pingzen": {
      "serverUrl": "https://pingzen.dev/mcp/"
    }
  }
}

Cline (через API-ключ)

{
  "mcpServers": {
    "pingzen": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://pingzen.dev/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer pz_YOUR_API_KEY"
      }
    }
  }
}

Замените pz_YOUR_API_KEY на ваш реальный ключ. Обязательно укажите "type": "streamableHttp" — без этого Cline будет использовать SSE.

Вывод с учётом часового пояса v0.16.0+

Ответы инструментов рендерят даты в часовом поясе вашего аккаунта (задаётся в веб-приложении: боковая панель → Часовой пояс). Например, list_incidents показывает Started: 2026-05-12 14:32:05 MSK (+03:00) вместо сырой UTC ISO-строки. В каждой метке есть и аббревиатура, и числовое смещение — у LLM однозначный контекст.

Это важно для команд из разных регионов: оператор, спрашивающий Claude «вчерашняя авария началась до или после обеда?», получит согласованный ответ независимо от того, кто из коллег задаёт вопрос. Полная модель — в разделе Часовые пояса.

Доступные инструменты

У каждого инструмента один или несколько тегов, и именно тег подставляется в include_tags. Поэтому числа ниже в сумме больше 153 — инструмент, который и читает мониторы, и пишет инциденты, посчитан в обоих.

Фильтрация по тегам новое

153 инструментов — это полное покрытие API, но не каждому агенту нужны все сразу. Теги позволяют получить только нужную группу инструментов одним параметром в URL:

• Cursor (лимит 40 тулов) — подключайте с нужными тегами вместо всех 153
• Cline — меньше инструментов в контексте = точнее выбор и меньше расход токенов
• CI/CD агенты — подключите только monitors,incidents для автоматизации без лишнего
• Claude Code / Claude Desktop — работает автоматически (defer_loading), теги не нужны

Поиск инструментов новое

AI-агенту не нужно перебирать все 153 определений — search_tools находит нужный инструмент по описанию задачи. Агент спрашивает «что умеет делать сервер с SSL?» и получает ранжированный список.

search_tools({ "query": "SSL certificate", "top_k": 5 })
→ create_monitor (score: 4.2), get_monitor_sla (score: 2.1), ...

Поддерживает фильтрацию по тегу — можно искать только среди оповещений или только среди мониторов.

Claude Code использует search_tools автоматически через defer_loading — все 153 инструментов доступны без переполнения контекста. Настройка не требуется.

Примеры запросов

• “Покажи все мои мониторы”
• “Создай HTTP монитор для example.com”
• “Какой аптайм у моих сайтов?”
• “Настрой Telegram оповещение для монитора”
• “Покажи открытые инциденты”
• “Выгрузи все мои мониторы в CSV”
• “Импортируй мониторы из моего экспорта UptimeRobot” (сначала dry-run-предпросмотр, потом реальный импорт)

Решение проблем

Поддержка клиентов

Code Mode экспериментальный

Вместо вызова инструментов по одному, AI-агент пишет Python-скрипт, который выполняет несколько вызовов за один раз в песочнице. Промежуточные данные (список из 300 мониторов, отчёт) остаются в sandbox и не засоряют контекстное окно.

search("monitor uptime") → create_monitor, get_uptime_stats, ...
get_schema(["create_monitor"]) → { parameters: { url, protocol, ... } }
execute("""
  monitors = await call_tool("list_monitors", {})
  down = [m for m in monitors if m["status"] == "down"]
  return f"{len(down)} monitors down"
""")

Использует FastMCP 4.0 + Monty sandbox (Rust, 15 сек таймаут, 50MB памяти). Отдельный endpoint — основной /mcp/ работает как прежде.

{
  "name": "dev.pingzen/mcp",
  "title": "PingZen Uptime Monitoring",
  "description": "Monitor websites, APIs and services with 153 tools across 23 protocols",
  "version": "0.14.1",
  "websiteUrl": "https://pingzen.dev",
  "icons": [
    {
      "src": "https://pingzen.dev/android-chrome-192x192.png",
      "mimeType": "image/png",
      "sizes": ["192x192"]
    }
  ],
  "remote": {
    "type": "streamable-http",
    "url": "https://pingzen.dev/mcp/",
    "oauth": {
      "discoveryUrl": "https://pingzen.dev/.well-known/oauth-protected-resource/mcp",
      "authorizationUrl": "https://pingzen.dev/mcp/authorize",
      "tokenUrl": "https://pingzen.dev/mcp/token",
      "registrationUrl": "https://pingzen.dev/mcp/register",
      "revocationUrl": "https://pingzen.dev/mcp/revoke",
      "scopes": ["mcp"],
      "pkceRequired": true,
      "codeChallengeMethod": "S256"
    }
  },
  "features": { "tools": 153, "resources": 9, "prompts": 3, "protocols": 23 },
  "categories": ["monitoring", "devops", "infrastructure", "uptime"],
  "languages": ["en", "ru"]
}