¿En qué se diferencia de conectar Honeycomb MCP directamente?

Conectado directamente, un agente ve todas las herramientas que expone el servidor y guarda él mismo la credencial. A través de TrustGate tú eliges qué herramientas recibe cada agente, y cada llamada queda registrada a nombre del agente que la hizo.

¿Qué pasa si cambia la API de Honeycomb MCP?

Seguimos el esquema de Honeycomb MCP, así que el catálogo de herramientas se mantiene al día. Las herramientas que ya habías permitido siguen funcionando, y cualquier novedad queda denegada hasta que la actives.

¿Puedo dar herramientas de Honeycomb distintas a cada agente?

Sí. El acceso se define por agente: uno puede recibir unas pocas herramientas de lectura y otro el conjunto completo. Concedes el MCP entero o herramientas sueltas dentro de él.

¿Dónde veo lo que han hecho mis agentes en Honeycomb?

Cada llamada queda registrada a nombre del agente que la hizo, junto con la herramienta que usó. La actividad puede enviarse a tu propio sistema de monitorización.

¿Tengo que alojar yo el servidor de Honeycomb MCP?

No. TrustGate se conecta al servidor de Honeycomb MCP y se sitúa delante de él. Tu agente solo habla con tu URL de TrustGate, nunca directamente con Honeycomb.

Conecta Honeycomb MCP a tus agentes de IA, de forma segura.

Q: ¿Es seguro Honeycomb MCP?

El servidor expone 34 herramientas y algunas pueden escribir en tu cuenta de Honeycomb. Detrás de TrustGate, un agente solo ve las herramientas que tú permites, las peticiones y respuestas se inspeccionan y cada llamada queda registrada. Todo lo que esté fuera de la lista permitida se deniega antes de llegar a Honeycomb.

Un único endpoint seguro para cada llamada a Honeycomb que hacen tus agentes de IA: acotada por usuario, inspeccionada y registrada.

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Lo que pueden pedir tus agentes una vez conectado Honeycomb MCP.

Elige las herramientas que pueden usar tus agentes de IA

34 herramientas del esquema de Honeycomb MCP.

Mostrando 34 herramientas

get_workspace_contextreadReturns the team name, current time, and the environments with their slugs and dataset counts. Takes no parameters.
get_environmentreadReturns details for a single environment, including its datasets and calculated fields, up to 100 datasets per call.
get_datasetreadReturns metadata and the full column schema for a dataset, sorted by last write time.
get_dataset_columnsreadReturns the column schema for a dataset, with optional sample values. For metrics datasets, returns metric names by default.
run_queryreadRuns a time-series aggregation query and returns computed results, with support for query math, per-calculation filters, formulas, breakdowns and relational trace prefixes.
get_query_resultsreadRetrieves results and metadata from a previously executed query run, by URL, run primary key or query ID.
find_queriesreadSearches query history and saved queries by intent, returning run primary keys to pair with get_query_results.
find_columnsreadSearches columns and calculated fields by intent across one or all datasets, using natural-language keywords rather than exact names.
run_bubbleupreadRuns a BubbleUp analysis on an existing query result to identify what makes a subset of data different from the baseline.
get_tracereadRetrieves all spans for a trace ID and renders them as a waterfall, with parameters to zoom into subtrees.
list_spansreadLists span names in trace data ranked by count, with how often each is a trace root.
get_span_detailsreadReturns a summary of the attributes and common values observed on spans with a specific name.
get_service_mapreadReturns a snapshot of service-to-service call dependencies for a time range. Enterprise only.
get_anomaly_service_profilesreadReturns anomaly detection service profiles for the team. Requires anomaly detection to be enabled.
search_semconvreadSearches the semantic convention registry for attributes matching a query.
get_semconv_attributereadReturns the full definitions of one or more semantic convention attributes by exact name.
list_semconv_namespacesreadLists the top-level semantic convention namespaces in the team's registry, including team-specific customizations.
list_boardsreadLists Boards in an environment, or returns the full contents of a single Board by ID.
create_boardwriteCreates a Board with query, SLO and Markdown panels, plus preset filters that become dropdowns. Requires mcp:write.
update_boardwriteUpdates a Board: renaming, adding, removing, updating and reordering panels, and replacing preset filters and tags. Requires mcp:write.
get_triggersreadLists Triggers for the team, or returns the detailed configuration of one, including its recipients.
create_triggerwriteCreates a Trigger that fires alerts when query results cross a threshold. Requires mcp:write.
update_triggerwriteUpdates an existing Trigger. Requires mcp:write.
get_slosreadLists SLOs for the team, or returns detailed status and graphs for a single SLO.
create_slowriteCreates an SLO with an auto-created SLI derived column, validating the expression first. Requires mcp:write.
update_slowriteUpdates an existing SLO with partial-update semantics. Dataset associations are fixed at creation time. Requires mcp:write.
list_recipientsreadLists the pre-registered notification recipients for the team, including email, Slack, PagerDuty and webhooks, with their IDs.
create_recipienthigh riskCreates a notification recipient that Triggers and SLO burn alerts can route to. Adds a new outbound destination for alert data. Requires mcp:write.
canvas_agent_poll_responsereadPolls for the result of a previously issued canvas_agent_invoke call.
canvas_agent_invokehigh riskSends a message to the Canvas agent, routing it to an existing investigation or starting a new one. Requires mcp:write.
list_aiconversationsreadLists recent AI agent conversations in an environment with a breakdown of agents, services, event counts, errors and token usage.
get_aiconversationreadReturns the full event timeline for one AI conversation: every LLM call, tool call and related agent event, plus an aggregate summary.
refinery_docsreadReads from the Honeycomb Refinery documentation to answer configuration questions in-conversation.
feedbackwriteSubmits feedback about the Honeycomb MCP server to the team that maintains it. Requires mcp:write.

Qué expone Honeycomb MCP

Honeycomb MCP agrupa sus 34 herramientas en 12 categorías, cada una con una política inicial sugerida.

Las 34 herramientas en JSON, listas para pegar.

Categoría	Incluye	Acceso	Política sugerida
Descubrimiento del espacio	Contexto del equipo, entornos, datasets y esquemas de columnas	Lectura	Los agentes llaman primero a get_workspace_context para orientarse; permítelo ampliamente
Consultas y análisis	Consultas de agregación temporal, resultados previos, búsqueda de consultas y columnas, y análisis BubbleUp	Lectura	run_query está limitado a 100 llamadas por minuto; vigila el coste
Trazas y spans	Trazas completas en cascada, nombres de span por frecuencia y resúmenes de atributos	Lectura	Los atributos de span pueden contener payloads; trátalos como sensibles
Mapa de servicios y anomalías	Dependencias entre servicios y perfiles de detección de anomalías	Lectura	El mapa de servicios es solo Enterprise y está limitado a 10 llamadas por minuto
Convenciones semánticas	Atributos de las convenciones semánticas de OpenTelemetry y extensiones propias del equipo	Lectura	Consultas de referencia; se pueden permitir ampliamente
Boards	Listado de Boards y creación o actualización con paneles de consulta, SLO y Markdown	Lectura / Escritura	Los Boards se comparten con el equipo; revísalos antes de crearlos
Triggers	Triggers que lanzan alertas cuando una consulta cruza un umbral	Lectura / Escritura	Un Trigger avisa a personas reales; aprueba creación y cambios
SLOs	Objetivos de nivel de servicio, su consumo de presupuesto y las columnas SLI derivadas	Lectura / Escritura	Los datasets quedan fijados al crear el SLO; para cambiarlos hay que crear otro
Destinatarios de notificación	Destinos de correo, Slack, PagerDuty y webhook a los que llegan las alertas	Lectura / Escritura	Un destinatario nuevo es una salida nueva para los datos de alerta; apruébalo
Investigaciones Canvas	Envío de mensajes al agente de Canvas y consulta de sus resultados	Lectura / Escritura	Invocar Canvas inicia una investigación autónoma; apruébala y acótala
Análisis de conversaciones de IA	Telemetría de otros agentes que emiten atributos gen_ai de OpenTelemetry: conversaciones, errores y consumo de tokens	Lectura	Las conversaciones pueden contener el contenido de los prompts; restringe el acceso
Otras	Consulta de la documentación de Refinery y feedback de producto	Lectura / Escritura	Permite las consultas a documentación

Conecta Honeycomb MCP a tu agente de IA

Cuatro pasos, menos de diez minutos.

01
Inicia sesión en NeuralTrust
Abre la plataforma de NeuralTrust, inicia sesión y ve a Getting started, después a Connect your tools.
02
Elige tu agente
Cuando te pregunte qué agente usas, elige Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Copilot o tu propio código.
03
Conecta Honeycomb
Busca Honeycomb en la lista de herramientas y conéctalo.
04
Conecta tu agente
Sigue los pasos en pantalla para añadir la configuración a tu agente y envía el prompt de prueba.

Permisos hasta la herramienta individual

No permites ni bloqueas Honeycomb MCP entero. Permites exactamente las herramientas que puede llamar cada agente, una a una.

Honeycomb MCP	34 HERRAMIENTAS DISPONIBLES
Agente de revisión de código	4 herramientas, solo lectura
Bot de triaje de incidencias	9 herramientas
Asistente del equipo de plataforma	las 34 herramientas

Herramienta por herramientaConectar el servidor no es la unidad de acceso. Cada herramienta se concede por separado.
Denegado por defectoUna herramienta que no has activado nunca se expone al agente.
Aprobación en las escriturasLas herramientas que modifican o borran pueden exigir la confirmación de una persona.

¿Es seguro Honeycomb MCP?

Un endpoint en lugar de credenciales en claro. Cada llamada se comprueba contra la política y queda registrada.

Agentes de IASe conectan desde la configuración de tu cliente MCP.	NeuralTrustSe aplican los controles según tu configuración.	Honeycomb MCP34 herramientas documentadas: 25 de lectura y 9 de escritura.
Asistentes de código	Conexión y credencialespor usuario	Consultas y análisis5 herramientas
Copilotos internos	Políticas de acceso a herramientasdenegado por defecto	Descubrimiento del espacio4 herramientas
Automatizaciones de flujos	Inspección de peticiones y respuestasen línea	Trazas y spans3 herramientas
Clientes MCP compatibles	Monitorización de actividadalertas y registros	Resto de herramientas22 herramientas