Server MCP server

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• acknowledge_alert

  個別の alert 発火 (event) を 「対応 / 確認済」 mark する。 silence_alert (= alert rule 全体

• aggregate_calls

  calls の 集計 cube を 取得 (= POST /v1/query/aggregate)。 groupBy (= provider / model / day / hour / minute / tag / error) × metric (= cost / latency / tokens / input_tokens / output_tokens / cached_tokens / cache_savings / count / error_rate) で、 AI agent が 「今月の cost を model 別 に集計」 を 1 call で完結できる。

• apply_promo_code_to_customer

  自 account の Stripe subscription に user-facing promotion code (= 既 Stripe で 登録済の 「LAUNCH50」 等) を 適用 (= POST /v1/tier2/promo/apply)。 **内部運用ツール (= サポート用、 customer account は 403)**。 経済影響のある操作の規約整備とセットでないと開放しない方針 (= 解放未定)。 既 active discount があれば 409 (= 重ね掛け 構造防御)、 status が canceled / incomplete_expired は 409。

• auto_silence_noisy_alert

  過去 1 時間 で 一定回数以上 firing している noisy alert を 一括 silence (= POST /v1/tier2/alerts/auto-silence)。 「同じ alert が 1 時間 で 50 回 鳴ってる、 1 時間 silence して」 を 1 prompt で完結できる。

• bulk_delete_callswrite action

  指定 call id 一覧 (= max 100) を 自 account 限定で 一括削除する (= POST /v1/calls/bulk-delete)。

• classify_calls_batch

  未 classified な calls を on-demand で 一括 safety classify (= OpenAI Moderation 経由、 POST /v1/safety-assessments/scan-batch)。 cron (= 15 分間隔 50 件) を 「今すぐ」 補完する path で、 AI agent が 「先週分の全 call を まとめて 分類して」 を 1 prompt で完結できる。

• compare_eval_runs

  2 つの eval run (baseline / candidate) を 比較して per-criterion mean score delta + failed count delta + verdict を 返す (= GET /v1/eval-runs/compare)。

• create_alertwrite action

  新しい alert ルールを作成する。 cost / error rate / latency / anomaly の閾値超過を監視し、

• create_annotationwrite action

  LLM call に対する新規 annotation (= human review / ラベル付け) を作成する。

• create_budget_gatewrite action

  runtime 予算ゲートを作成する (= Pro+ 専用)。 account 全体の月次 LLM 支出上限 (USD) を設定し、 SDK (budgetGate opt-in) が超過呼び出しを実行前に block する。

• create_eval_criterionwrite action

  自 account custom eval criterion を 1 件作成する (= Pro+ 専用)。

• create_eval_datasetwrite action

  golden dataset を新規作成 (= POST /v1/eval-datasets、 Pro+ 限定)。 items に期待出力つきテストケースを最大 20 件渡せる。 dataset は account あたり最大 50 件。 frozen=true で母集団を凍結 (= 以後 item 改変・解凍不可、 回帰判定の比較可能性を固定)。

• create_policy_gatewrite action

  runtime ポリシーゲートを作成する (= Pro+ 専用)。 account 全体のモデル allowlist / PII block / secret block を設定し、 SDK (policyGate opt-in) が違反呼び出しを実行前に block する。

• create_projectwrite action

  新規 project を 作成 (= POST /v1/projects)。 name = 表示名、 slug = URL-safe 短い識別子 (= /^[a-z][a-z0-9-]{0,31}$/)。

• create_promptwrite action

  新 prompt template を 1 件登録する (= Pro+ 専用)。 name + version + template が 必須、

• create_saved_viewwrite action

  新規 saved view を 作成 / 同名なら上書き (= POST /v1/saved-views)。 name は account 内一意。 filter は SavedViewFilter shape (= startDate / endDate / provider / model / limit / preset / sortBy? / sortOrder?)。

• create_webhookwrite action

  外向き event webhook を 1 件登録する (= Pro+ 専用、 POST /v1/webhooks)。

• delete_alertwrite action

  alert を 削除する (= DELETE /v1/alerts/:id)。 関連する alert_events も CASCADE 削除される。

• delete_annotationwrite action

  annotation を 削除する (= DELETE /v1/annotations/:id)。 関連 row は他に存在しないので CASCADE 影響なし。

• delete_budget_gatewrite action

  runtime 予算ゲートを削除する (= Pro+ 専用)。 削除後は SDK の実行前 enforce が無効になる。 一時停止だけなら update_budget_gate の enabled: false を推奨。

• delete_eval_criterionwrite action

  自 account custom criterion を 削除する (= Pro+ 専用、 DELETE /v1/eval-criteria/:id、 204)。

• delete_eval_datasetwrite action

  golden dataset を削除 (= DELETE /v1/eval-datasets/:id、 Pro+ 限定)。 items は連鎖削除される。 過去の eval run / score は残る。

• delete_policy_gatewrite action

  runtime ポリシーゲートを削除する (= Pro+ 専用)。 一時停止だけなら update_policy_gate の enabled: false を推奨。

• delete_projectwrite action

  project を soft delete (= DELETE /v1/projects/:id、 archived_at 設定で 論理削除)。 default project は 削除不可 (= accounts.default_project_id 参照 整合 のため 400)。

• delete_promptwrite action

  既存 prompt を 削除する (= Pro+ 専用、 DELETE /v1/prompts/:id、 204 No Content)。

• delete_saved_viewwrite action

  指定 id の saved view を 削除 (= DELETE /v1/saved-views/:id)。 自 account 限定。

• delete_webhookwrite action

  外向き event webhook を削除する (= Pro+ 専用、 DELETE /v1/webhooks/:id)。

• deploy_promptwrite action

  prompt の特定 version を label(= production / staging 等の環境)にデプロイする

• detect_anomaly

  現 window と baseline window (= 同 length の 1 期前) を 比較して cost / latency / error_rate / call_volume の 4 軸で 異常を検出 (= AI が 1 prompt で 「何か変なことが起きてないか」 を把握できる)。

• export_calls

  calls の large batch export (= POST /v1/query/export)。 query_calls より 高 limit (= plan 別 max records: Free 1000 / Pro 50000)、 全 plan で利用可。

• extend_customer_trial

  自 account の Stripe subscription trial 期間を 1-30 日 延長 (= POST /v1/tier2/trial/extend)。 **内部運用ツール (= サポート用、 customer account は 403)**。 trial 延長は収益に直結するため一般開放の予定はない。 累計 60 日 上限 (= 過去 30 日 audit 集計)、 status='trialing' でなければ 409。

• get_account_health

  自社 LLM infra の健康状態 サマリを 1 call で取得する。 既存 4 endpoint (= aggregate_calls / get_percentiles / get_llm_budget / list_audit_log) を 並列 fetch して 1 response に圧縮。

• get_alert

  指定 alert の詳細設定と直近の trigger 履歴を返す。 list_alerts で得た alertId を渡す。

• get_annotation

  指定 annotation id (= list_annotations_* で取得した id) の詳細を 1 件取得する。

• get_approval

  承認依頼の現在状態を取得する。 status = pending / approved / denied / expired。 approved 以外なら対象操作を実行しないこと (= default-deny)。 危険 mutation tool は approvalId param で server-side 消費にも対応 (= request_approval の説明参照)。

• get_budget_gate

  runtime 予算ゲート (= ランタイム制御プレーンの一部) の設定一覧 + 当月 LLM 消費額を取得する。

• get_cost_summary

  期間別の cost / call 数 / token 数 集計を返す。 provider 別 breakdown も同梱。

• get_daily_readthrough

  Readthrough (= Argosvix の agent が毎日 1 つの話題 OSS repo を GitHub API で読解した記録) を取得する。

• get_deployed_prompt

  指定環境(name + label)に現在デプロイされている prompt version を解決して返す

• get_eval_criterion

  指定 criterion id の詳細 (= name / rubric / scaleMin / scaleMax / createdAt) を 1 件取得する。

• get_eval_dataset

  指定 dataset の detail + items 全件を取得 (= GET /v1/eval-datasets/:id)。 datasetId は list_eval_datasets.datasets[].id。

• get_eval_runwrite action

  指定 eval run の detail + 各 (criterion × call) score 一覧 を 取得する。 id は list_eval_runs の runs[].id を そのまま使う。

• get_llm_budget

  現在の LLM feature 月予算 (= safety classifier + PII 二次 audit + eval baseline runner の 3 軸 LLM cost cap) を取得する。

• get_percentiles

  calls の percentile metrics を 取得 (= POST /v1/query/percentiles)。 metric = 'latency' (= レイテンシ ms) or 'cost' (= USD)、 全期間 1 数値 or groupBy='day'/'hour'/'minute' で 時系列 series。

• get_policy_gate

  runtime ポリシーゲート (= ランタイム制御プレーンの一部) の設定を取得する。

• get_prompt

  指定 prompt id の詳細を 1 件取得する。 id は list_prompts の prompts[].id を そのまま使う。

• get_proposal_thread

  指定 proposal のスレッド(これまでの質問と AI の返信)を返す。proposalId は list_proposals で取得。

• get_safety_assessment

  指定 assessment id の 1 件 detail を 取得する。 id は list_safety_assessments の assessments[].id を そのまま使う。

• get_synth_daily

  Synth Daily (= Argosvix 自身の agent pipeline が毎日生成する AI ダイジェスト) の号データを取得する。

• list_alert_events

  alert の発火 (trigger) 履歴を新しい順で返す。 account 横断 (= 全 alert の最近の発火) が

• list_alerts

  設定済 alert の一覧 + 直近 24 時間以内の trigger 履歴 を返す。

• list_annotations_by_label

  指定ラベルが付いた annotation を 新しい順に返す (= account 横断、 上限 100 件)。

• list_annotations_for_call

  指定 LLM call (= query_calls の records[].id) に紐付く annotation 一覧を返す。

• list_approvals

  承認依頼の一覧を取得する (= 最新 50 件)。 status filter = pending (default) / approved / denied / expired / all。

• list_audit_log

  audit log を 一覧 取得 (= GET /v1/audit-log)。 自 account 限定、 admin role のみ許可 (= viewer/member は 403)。

• list_eval_criteria

  LLM-as-judge の評価軸 (criteria) 一覧を返す。 global default 5 軸

• list_eval_datasets

  自 account の golden dataset 一覧 (= GET /v1/eval-datasets)。 各 dataset は name / 説明 / item 件数 / frozen 状態を持つ。 golden dataset = 期待出力つきの固定テストセットで、 run_eval_dataset で対象モデルに通して回帰 A/B を測る母集団。

• list_eval_runs

  eval baseline runner の run 履歴を 一覧取得する。 自 account 限定、 直近 ORDER。

• list_members

  Team account のメンバー一覧を取得 (= GET /v1/memberships、 removed 除外)。

• list_projects

  自 account の active projects を 一覧取得 (= GET /v1/projects、 archived 除外)。

• list_prompt_deployments

  現在のデプロイ状態一覧を返す(= GET /v1/prompts/deployments、 Free でも可)。

• list_prompts

  user が登録した prompt template の一覧を返す。

• list_proposals

  Argosvix の番人が見つけた未対応の改善提案(品質ドリフト / 信頼性異常 / コスト切替 / 安全 / うるさいアラートのサイレンス)の一覧を返す。承認・却下・実行はダッシュボードの受信箱で行う(エージェントは閲覧と会話のみ)。

• list_safety_assessments

  safety classifier (= OpenAI Moderation) が 書き込んだ assessment を 一覧取得する。

• list_saved_views

  保存済 saved views 一覧を 取得 (= GET /v1/saved-views)。 saved view = /calls page で よく使う filter (startDate/endDate/provider/model/limit) の組み合わせを 名前付きで 保存したもの。

• list_webhooks

  登録済みの外向き event webhook 一覧を返す (= GET /v1/webhooks)。 各 webhook は

• propose_alert_rules

  過去 lookbackDays (= 7-30、 default 14) の calls pattern を 分析して、 cost / latency / error_rate / anomaly の 推奨 alert rule を JSON で提案する。

• propose_eval_criteria

  useCaseHint (= 「カスタマーサポート bot」 等 1 行) と 任意の sampleCallIds (= 自 account の 代表 call、 最大 5 件) を 元に、 LLM-judge (= gpt-4o-mini) が eval criterion 候補を 提案 (= POST /v1/eval-criteria/propose)。 AI agent が 「うちの prompt の品質を測る criterion を提案して」 を 1 prompt で完結できる。

• purge_expired_plaintext

  自 account の 平文 record のうち olderThanDays 経過したものを 一括 purge (= POST /v1/tier2/plaintext/purge-expired)。 利用規約 v2.1 の 「90 日 まで 保管可能」 と整合する 自動 retention で、 AI agent が 「30 日 経過の 平文 data を 自動 purge」 を 1 prompt で完結できる。

• query_calls

  Argosvix にて記録された直近の LLM 呼び出し record を取得する。

• raise_llm_budget

  LLM feature 月予算 を 引き上げる / 引き下げる (= Pro+ 専用)。

• rename_project

  既存 project の name / slug を 更新 (= PATCH /v1/projects/:id)。 name と slug は どちらか一方 / 両方指定可。 slug は URL-safe 制約 (= /^[a-z][a-z0-9-]{0,31}$/)。 default project の rename は 許可。

• rename_prompt

  既存 prompt の name + version を 変更する (= Pro+ 専用、 POST /v1/prompts/:id/rename)。

• reply_proposal

  指定 proposal に質問を投稿し、その提案について AI の返信を得る(受信箱内の会話と同じ)。説明のみで実行は伴わない。proposalId は list_proposals で取得。

• request_approval

  人間承認ゲート (= ランタイム制御プレーンの一部) に承認依頼を作成する (= Pro+ 専用)。 危険操作 (削除 / 送金 / 退会等) の前に呼ぶと account owner へ email 通知が飛び、 人間が dashboard か email link で承認 / 否認する。

• retry_failed_webhook

  失敗した Stripe webhook event (= billing_dead_letter テーブル) を 再処理 marker として audit log に記録する (= POST /v1/tier2/webhook-events/retry)。 「先週 Stripe webhook が 一時失敗してた件を 全部 retry して」 を 1 prompt で完結できる。

• rollback_prompt

  label にデプロイ中の prompt を直前版へ戻す(= Pro+ 専用、 POST /v1/prompts/deployments/rollback)。

• run_evalwrite action

  新規 eval run を 即時実行する (= POST /v1/eval-runs)。 直近 N 件の calls × 既定 5 criteria (+ 自作 custom criteria max 8) で gpt-4o-mini に採点させる。

• run_eval_datasetwrite action

  golden dataset を対象モデルで実行して回帰判定する (= POST /v1/eval-datasets/:id/run、 Pro+ 限定)。 各 item の inputText を targetModel に通し、 出力を既定 criteria + expectedOutput で gpt-4o-mini に採点させて eval_scores に記録する。 結果は compare_eval_runs で run 間比較できる。 実行記録は本番 cost/分析/アラート集計からは除外される。 cost: item 数 × criteria 数の LLM call。 OPENAI_API_KEY 未 provision 環境では 503。

• silence_alert

  指定 alert を一時的にミュートする (= notification 送信を停止)。デフォルト 24 時間、 until に ISO-8601 タイムスタンプを指定すると 任意期限。 list_alerts で得た alertId を渡す。

• test_webhook

  指定 URL に 1 件 fabricated alert を 試送する (= Pro+ 専用)。

• unsilence_alert

  ミュート中の alert を解除する。

• update_alertwrite action

  既存 alert の設定を更新する (= PATCH /v1/alerts/:id)。 alertType (= 監視タイプ) は immutable で、

• update_annotationwrite action

  既存 annotation の annotationText / label / qualityScore を 部分更新する (= PATCH /v1/annotations/:id)。

• update_budget_gatewrite action

  runtime 予算ゲートを更新する (= Pro+ 専用)。 monthlyLimitUsd / enforceMode / enabled のいずれかを部分更新。

• update_eval_criterionwrite action

  自 account custom criterion を full replace で更新する (= Pro+ 専用、 PATCH /v1/eval-criteria/:id)。

• update_policy_gatewrite action

  runtime ポリシーゲートを更新する (= Pro+ 専用)。 modelAllowlist (= null で制限解除) / blockPii / blockSecrets / enforceMode / enabled を部分更新。

• update_promptwrite action

  既存 prompt の template / variables / labels / description を 部分更新する (= Pro+ 専用、 PATCH /v1/prompts/:id)。

• update_webhookwrite action

  外向き event webhook を部分更新する (= Pro+ 専用、 PATCH /v1/webhooks/:id)。

• Code scan29 source files scanned25/25
• –Live reliabilityno gateway calls yet and no remote to proben/a
• –Tool poisoningtools not inspected (local package is not executed); not countedn/a
• Auth qualitystatic API keys via environment variables6/15
• Maintenancelast push 17 days ago15/15
• Maintainer identityregistry namespace matches repository owner7/10

Server: common questions

Is Server MCP server safe?

Mostly: it is graded B (82/100). Read the Server safety report

How do I install Server?

It runs on your machine. Copy the Claude Code, Claude Desktop or Cursor config from the install section.

Does Server need an API key?

Yes. The registry entry asks for ARGOSVIX_API_KEY.

Is Server maintained?

The last commit was 18 days ago (2026-09-03). The latest release is v1.1.2.

What can I use instead of Server?

Servers from other publishers that do the same job: llmtrim MCP server, Hermoso MCP server and Protect MCP server. Compare all Server alternatives.