Spanly Spanly 是一个 MCP 服务器可观测性工具，帮助 SaaS 工程团队监控 AI 代理的行为、错误率和延迟，确保生产环境稳定运行。 热门评论 PH 用户你好！我是Tim，Spanly的独立开发者。自从2025年初MCP开始流行以来，我一直坚信几年内，智能体使用你产品的频率可能会超过人类——如果真到了那一天，它们大概率是通过MCP来交互的。目前MCP的监控大多停留在 HTTP 层，顶多对官方 SDK 做些插桩来多拿几个指标。你仍然无法观测任何已部署的 MCP，看不到全貌、会话或分析数据。Spanly 就是我想填补这个空白的尝试！核心理念：捕获 MCP 服务器处理的每一条 JSON-RPC 请求和响应。把 Spanly CLI 放在任何 MCP 服务器前面（或者用 TypeScript/Python SDK），就能实时看到所有流量的有序视图。- 每个 tool、resource、prompt 等的错误率和 p50/p95/p99 延迟- 按客户端、按服务器、按版本的视图- 完整的会话跟踪，能回放智能体的操作并查看 payload- 使用分析，除了工程视图外还有面向 PM 的产品视图- 部署导致错误激增时发出告警- 数据可存储在美国或欧盟CLI 和 SDK 是开源的（Apache 2.0）。云端服务收费：每月最多 10 万次请求免费，付费方案从 $49 起，按用量梯度定价。企业版（SSO、审计日志）在更高 tier 提供。欢迎反馈！PH 用户这个时机太好了。我正好发布了一个 MCP 服务器，我的盲区在于 tool 层面而非传输层面。我想知道智能体实际会调用哪些 tool，哪些是我做了但从来没人碰过的，以及它们传入的参数长什么样——因为这些信息比 p95 更能决定我该砍掉什么、加固什么。你们现在能捕获每个 tool 的调用分析和参数模式吗？还是目前主要做会话跟踪和延迟？ 热门产品Tim Quinteiro2026-06-17原文 打开互动版
我是Tim，Spanly的独立开发者。
自从2025年初MCP开始流行以来，我一直坚信几年内，智能体使用你产品的频率可能会超过人类——如果真到了那一天，它们大概率是通过MCP来交互的。
目前MCP的监控大多停留在 HTTP 层，顶多对官方 SDK 做些插桩来多拿几个指标。你仍然无法观测任何已部署的 MCP，看不到全貌、会话或分析数据。Spanly 就是我想填补这个空白的尝试！
核心理念：捕获 MCP 服务器处理的每一条 JSON-RPC 请求和响应。把 Spanly CLI 放在任何 MCP 服务器前面（或者用 TypeScript/Python SDK），就能实时看到所有流量的有序视图。
- 每个 tool、resource、prompt 等的错误率和 p50/p95/p99 延迟
- 按客户端、按服务器、按版本的视图
- 完整的会话跟踪，能回放智能体的操作并查看 payload
- 使用分析，除了工程视图外还有面向 PM 的产品视图
- 部署导致错误激增时发出告警
- 数据可存储在美国或欧盟
CLI 和 SDK 是开源的（Apache 2.0）。云端服务收费：每月最多 10 万次请求免费，付费方案从 $49 起，按用量梯度定价。企业版（SSO、审计日志）在更高 tier 提供。
欢迎反馈！