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分析 OpenTelemetry 链路追踪数据，定位性能瓶颈与错误根因。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"otel-analyzer-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析这个 OpenTelemetry trace 文件，找出导致接口延迟升高的关键 span、耗时分布和可能的瓶颈，并按优先级给出排查建议。
输出慢请求的关键调用链、异常耗时节点、延迟成因分析和优化建议。
从 AWS X-Ray 或 CloudWatch 加载最近的追踪数据，分析错误率升高的服务与 span，找出最可能的根因，并总结受影响范围。
输出错误集中服务、失败调用链、疑似根因以及影响范围摘要。
请对比两份不同版本的 trace 数据，说明发布前后在响应时间、错误率和关键依赖调用上的变化，并标出明显回退点。
输出版本对比报告，包含性能变化、错误变化和可疑回退位置。
让 AI 直接查询并分析应用链路追踪数据，快速定位故障与性能瓶颈
用自然语言查询分析遥测数据，快速定位性能问题与系统根因。
帮助用户分析 MCP 工具安全风险，识别恶意行为并提供风险评分。
可对 Python 代码做静态污点分析，追踪数据流并发现安全漏洞。
通过 JSON 配置快速搭建自定义分析型 MCP 工具，并内置安全与质量保障。
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