New Relic MCPツールのリファレンス

New RelicのMCPサーバーは、AIエージェントがオブザーバビリティデータにアクセス・分析できるようにする特殊なツールを提供します。このリファレンスガイドでは、利用可能なすべてのツールをカテゴリ別に整理しています。

MCPツールの使い方

MCPツールは、AI開発環境において自然言語によるクエリを通じて呼び出されます。ユーザーが正確なツール名やパラメーターを覚える必要はありません。New Relicのデータについて知りたいことを具体的に説明してください。

クエリ例：

• 「私のアカウントにはどのようなエンティティが含まれていますか？」
• 「私のウェブアプリケーションに関する最新のアラートを表示してください」
• 「過去1時間で最も多かったエラーは何ですか？」
• 「NRQLを実行してパフォーマンスを分析してください」

The AI agent in your development tool will automatically select the appropriate MCP tools and format the results for you.

ツールの絞り込み include-tags

一部のツールは、複数の関連タグが付けられているため、複数のカテゴリに表示されます（例えば、analyze_deployment_impactはincident-responseとadvanced-analysisの両方に関連しています）。

You can dynamically filter the tools your supported MCP client receives by sending the include-tags HTTP header with your requests. This allows you to request only specific subsets of tools, which is helpful for reducing the tool corpus and helping to improve the efficiency and accuracy of whatever AI model is being used for the inquiry.

フィルタリングに使用できるタグは、このリファレンスのカテゴリヘッダー（discovery、data-access、alerting、incident-response、performance-analytics、advanced-analysis）に直接対応しています。

実装例

"servers": {
    "new-relic-mcp-server": {
        "url": "https://mcp.newrelic.com/mcp/",
        "type": "http",
        "headers": {
            "include-tags": "discovery,alerting"
        }
    }
}

この例では、AIエージェントには、discovery（例：get_entity）とalerting（例：list_alert_policies）に分類されたツールのみが表示され、モデルが現在のタスクに最も関連性の高い機能のみに焦点を当てるようにします。

エンティティおよびアカウント管理（タグ：discovery）

• convert_time_period_to_epoch_ms：時間範囲（例：「過去30分」）をエポックミリ秒に変換します。
• get_dashboard：特定のダッシュボードに関する詳細情報を取得します。
• get_entity：New RelicエンティティをGUIDで取得するか、名前パターンで検索します。
• list_related_entities：指定されたエンティティGUIDから1ホップ離れた（関連する）エンティティをリストします。
• list_available_new_relic_accounts：ユーザーが利用できるすべてのアカウントIDsをリストします。
• list_dashboards：New Relicアカウントのすべてのダッシュボードをリストします。
• search_entity_with_tag：特定のタグキーと値を使用してエンティティを検索します。
• list_metric_names: Discover all available metric names (dimensional and legacy timeslice) reported by an entity or account.

データアクセス（タグ：data-access）

• execute_nrql_query：NRDBに対してNRQLクエリを実行します。
• natural_language_to_nrql_query：自然言語リクエストをNRQLクエリに変換し、実行して結果を返すことにより、書き込みを実行します。

アラートと監視（タグ：alerting）

• list_alert_conditions：特定のアラートポリシーについてアラート条件の詳細をリストします。
• search_incident：柔軟なフィルタリング機能を使用して、すべてのアラート（開始イベントと終了イベントの両方）を一覧表示します。
• list_alert_policies：指定されたアカウントのアラートポリシーを一覧表示します。必要に応じて、ポリシー名でフィルタリングできます。
• list_recent_issues：指定されたアカウントについて、New Relicにおけるすべての未解決の問題を一覧表示します。
• list_synthetic_monitors：すべての合成モニター（サービスの可用性とパフォーマンスをチェックする自動テスト）をリストします。
• list_synthetic_monitor_results: Return individual synthetic check run rows (timings, errors, locations) for a monitor over a time window.
• get_synthetic_check_statistics: Aggregate synthetic check success rates, failure counts, and duration percentiles across monitors or locations.

Alert event response (tag: incident-response)

• analyze_deployment_impact：特定のエンティティにおけるデプロイメントのパフォーマンスへの影響を分析します。
• generate_alert_insights_report：特定の問題に関するアラートインテリジェンス分析レポートを生成します。
• generate_user_impact_report：特定の問題に関するエンドユーザーへの影響分析レポートを生成します。
• list_entity_error_groups：時間枠内でErrors Inboxから特定のエンティティのエラーグループを取得します。
• list_change_events：エンティティGUIDで識別されるアプリケーションについて、New Relicからの変更イベントの履歴を一覧表示します。
• get_error_statistics: Compute aggregate error counts, first/last seen timestamps, and optional time-series trends from TransactionError events, with flexible filtering and faceting by error class, message, app, HTTP status, and more.
• search_errors: Return raw error events matching filters like message, class, HTTP status, or trace ID.

パフォーマンス分析（タグ：Performance-analytics）

• analyze_entity_logs：アプリケーションログを分析して、エラーパターン、異常な動作、および繰り返し発生する問題を特定します。
• analyze_golden_metrics：ゴールデンメトリクス（主要な健全性指標：スループット、レスポンスタイム、エラー率、飽和度）を分析します。
• analyze_kafka_metrics：Kafkaメトリクス（コンシューマーラグ、プロデューサースループット、メッセージのレイテンシ、パーティションのバランスなど）を分析します。
• analyze_threads：特定のエンティティのスレッドメトリクスデータ（スレッドの状態、CPU使用率、メモリ消費量など）を分析します。
• analyze_transactions: Analyze transactions for a specific entity within a time window, identifying slow and error-prone transactions, including P95 and P99 latency metrics (the response time thresholds for the slowest 5% and 1% of requests).
• list_garbage_collection_metrics：指定されたアカウントとエンティティについて、ガベージコレクションとメモリメトリクスを一覧表示します。
• list_recent_logs：指定されたアカウントとエンティティGUIDについて、New Relicからの最近のログを一覧表示します。
• list_entity_performance_risk_groups：Performance Risks Inboxから、指定期間内における特定のエンティティのパフォーマンスリスクグループを取得します。
• get_metric_statistics: Fetch aggregated metric values (average, sum, percentiles, rate) for a given dimensional or timeslice metric.
• get_log_statistics: Return aggregate log counts, breakdowns by level and attribute, and trends over a time window.
• get_distributed_trace_details: Returns full span attributes, anomalies, and span links for a specific entity or individual span within a trace.

高度な分析（タグ：advanced-analysis）

• analyze_deployment_impact：特定のエンティティにおけるデプロイメントのパフォーマンスへの影響を分析します。
• generate_alert_insights_report：特定の問題に関するアラートインテリジェンス分析レポートを生成します。
• generate_user_impact_report：特定の問題に関するエンドユーザーへの影響分析レポートを生成します。
• natural_language_to_nrql_query：自然言語によるリクエストをNRQLクエリに変換し、実行して結果を返します。

Skills

Skills are pre-built workflows that combine multiple MCP tools to help you investigate and resolve common observability scenarios. Skills are hosted in the New Relic skills hub repository.

Customers can download these skills and configure them according to their specific AI agent.

Available skills:

OAuth-only tools

The following tools require OAuth authentication and are not available when using an API key.

AI-powered analysis tools: These tools are metered as Advanced Compute Capacity Units (aCCUs).

• natural_language_to_nrql_query
• generate_alert_insights_report
• generate_user_impact_report
• analyze_deployment_impact

Preview tools: See Preview tools. These also require OAuth.

Preview tools

The following tools are available at GA as preview features. They are read-only and provided for evaluation. Pricing will be determined after GA.

• search_traces: Search for the traces of a specific entity within a time window, ranked by duration, error count, or backend time.
• analyze_trace_anomaly: Analyze traces of a specific entity to identify the transaction or error class responsible for slow, failing, or high-volume traces.
• analyze_service_dependencies: Analyze a specific entity's service dependencies, mapping upstream and downstream connections and flagging which ones are unhealthy.