New Relic MCP Server

Der New Relic MCP Server verbindet KI-Assistenten wie Claude Code, Codex, Claude Desktop oder VS Code mit der Observability-Plattform von New Relic. Wer Anwendungen und Infrastruktur mit New Relic überwacht, kann dem Assistenten Fragen stellen wie „Welche Fehler traten seit dem letzten Deployment auf?“, „Welche Alarme sind gerade offen?“ oder „Was verlangsamt diese Transaktion?“, ohne zwischen Editor und Weboberfläche zu wechseln. Betrieben wird der Server von New Relic selbst. Laut Dokumentation ist er für die Kernfunktionen allgemein verfügbar, einzelne Werkzeuge sind als Vorschau gekennzeichnet.

Was ist der New Relic MCP Server?

New Relic speichert Telemetriedaten wie Metriken, Ereignisse, Logs und Traces und stellt sie über die Abfragesprache NRQL bereit. Der MCP-Server bündelt eine größere Zahl von Werkzeugen, mit denen ein Agent diese Daten erkunden und auswerten kann. Die Adresse ist laut Dokumentation regional: https://mcp.newrelic.com/mcp/ für die US-Region, https://mcp.eu.newrelic.com/mcp/ für die EU und https://mcp.jp.newrelic.com/mcp/ für Japan. Sie müssen die Adresse wählen, die zur Region Ihres Kontos passt.

Welche Werkzeuge stehen zur Verfügung?

Die Werkzeuge sind in Gruppen geordnet. Zum Erkunden gehören das Auflisten von Konten, Dashboards und Metriknamen, das Suchen von Entitäten und das Anzeigen verwandter Entitäten. Für den Datenzugriff gibt es execute_nrql_query sowie, nur per OAuth, natural_language_to_nrql_query, das eine Frage in normaler Sprache in eine NRQL-Abfrage übersetzt. Im Bereich Alarme lassen sich Bedingungen, Richtlinien, Vorfälle und offene Issues abrufen, außerdem Synthetic-Monitore und deren Ergebnisse. Für die Fehlersuche nennt die Referenz Werkzeuge für Fehlergruppen, Fehlerstatistiken, Änderungsereignisse sowie die OAuth-gebundenen Analysen analyze_deployment_impact, generate_alert_insights_report und generate_user_impact_report. Für Leistungsfragen gibt es Auswertungen zu Logs, Golden Metrics, Kafka, Threads, Transaktionen und Garbage Collection. Drei Trace-Werkzeuge sind laut Referenz noch Vorschau und nur lesend.

Wofür ist er besonders nützlich?

Der Nutzen liegt im Produktionskontext während der Entwicklung. Ein Assistent kann nach einem Deployment prüfen, ob sich Fehlerraten oder Antwortzeiten verändert haben, Fehlergruppen mit dem Code im Editor abgleichen und Ursachen eingrenzen. Im Vergleich zu allgemeinen Datenbankservern kennt dieser Server die Konzepte der Plattform, also Entitäten, Alarmrichtlinien und Golden Metrics, und liefert Antworten, die direkt zur Überwachungsumgebung passen. Die Übersetzung von Fragen in NRQL hilft zudem Teams, die die Abfragesprache nicht täglich nutzen.

Einrichtung

Empfohlen ist laut Dokumentation die Anmeldung per OAuth. In Claude Code genügt claude mcp add --transport http newrelic https://mcp.newrelic.com/mcp/, danach folgt der Browser-Ablauf. Die Dokumentation nennt Mindestversionen für Claude Code und Codex sowie Einrichtungswege für Claude Desktop über den Proxy mcp-remote, für VS Code und für Kiro CLI. Ein API-Schlüssel ist ein zweiter Weg, wird in der Setup-Seite aber nur für die Antigravity CLI beschrieben, und manche Werkzeuge stehen damit nicht zur Verfügung. Über den HTTP-Header include-tags lassen sich die Werkzeuge nach Kategorien wie discovery, alerting und data-access einschränken.

Sicherheit und Grenzen

Der Assistent handelt laut Dokumentation im Namen Ihres Benutzers. Verwenden Sie deshalb ein Konto mit möglichst geringen Berechtigungen und beschränken Sie die Werkzeuge mit include-tags, wenn der Assistent nur lesen soll. Abgerufene Logs und Fehlerdaten gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter; sie können personenbezogene Daten oder Zugangsdaten enthalten. Die Vorschau-Werkzeuge können sich noch ändern.

Kosten

Der Server selbst ist nach Angaben der Dokumentation für alle Konten nutzbar, die Kernwerkzeuge stehen allen Datenkonten offen, ein erweiterter Werkzeugumfang bestimmten Verbrauchsmodellen. Die Plattform bietet laut Preisseite einen dauerhaft kostenlosen Einstieg sowie kostenpflichtige Pläne mit nutzungsbasierter Abrechnung und einen Enterprise-Tarif. Welche Konditionen für Sie gelten, entnehmen Sie der offiziellen Preisseite von New Relic.

Für wen lohnt sich der New Relic MCP Server?

Er lohnt sich für Teams, die New Relic bereits produktiv nutzen und Entwicklungswerkzeuge mit Produktionsdaten verbinden wollen, etwa Entwicklungs-, SRE- und DevOps-Teams. Wer keine New-Relic-Daten besitzt, hat davon keinen Nutzen: Der Server ist kein eigenständiges Überwachungssystem, sondern ein Zugang zur Plattform.

Ein New-Relic-Konto in der passenden Region und ein MCP-Client mit Unterstützung für Remote-Server, etwa Claude Code, Codex, Claude Desktop oder VS Code.

Mit dem New Relic MCP Server fragt ein KI-Assistent Fehler, Alarme und Leistungsdaten Ihres New-Relic-Kontos ab. Dieser Ratgeber führt von der Wahl der Region bis zur ersten Abfrage.

Schritt 1: Voraussetzungen prüfen

Sie benötigen ein New-Relic-Konto und einen MCP-Client mit Unterstützung für Remote-Server. Laut Dokumentation werden unter anderem Claude Code, Codex, Claude Desktop, VS Code und Kiro CLI unterstützt; für Claude Code und Codex nennt die Seite Mindestversionen.

Region wählen

Die Adresse hängt von der Region Ihres Kontos ab: https://mcp.newrelic.com/mcp/ für die USA, https://mcp.eu.newrelic.com/mcp/ für die EU und https://mcp.jp.newrelic.com/mcp/ für Japan. Eine falsche Region führt dazu, dass Ihre Daten nicht gefunden werden.

Schritt 2: In Claude Code einrichten

Führen Sie claude mcp add --transport http newrelic https://mcp.newrelic.com/mcp/ aus, in der EU mit der EU-Adresse. Beim ersten Aufruf öffnet sich der Browser für die OAuth-Anmeldung. Die Dokumentation empfiehlt OAuth ausdrücklich, weil einige Werkzeuge nur damit verfügbar sind.

claude mcp add --transport http newrelic https://mcp.newrelic.com/mcp/

Andere Clients

Für Claude Desktop beschreibt die Dokumentation den Weg über den Proxy mcp-remote, wofür Node.js nötig ist. In VS Code tragen Sie den HTTP-Server in der Datei mcp.json ein.

Werkzeuge einschränken

Mit dem HTTP-Header include-tags begrenzen Sie die Werkzeuge nach Kategorien wie discovery, alerting und data-access. Das ist sinnvoll, wenn der Assistent nur Daten lesen und keine Berichte erzeugen soll.

Schritt 3: Erste Abfragen

Beginnen Sie mit einfachen Fragen: „Welche Konten kann ich sehen?“, „Welche Alarme sind offen?“ oder „Zeige die häufigsten Fehlergruppen der letzten Stunde.“ Prüfen Sie erzeugte NRQL-Abfragen, bevor Sie ihnen vertrauen.

Berechtigungen und sensible Daten

Der Assistent handelt im Namen Ihres Benutzers. Nutzen Sie ein Konto mit minimalen Rechten. Logs können personenbezogene Daten enthalten und gelangen in den Kontext des KI-Clients.

OAuth über den Browser (empfohlen); ein Teil der Werkzeuge ist nur per OAuth verfügbar. API-Schlüssel nur für einzelne Clients dokumentiert.

Zugriff auf Telemetrie, Alarme, Dashboards und Entitäten des Kontos im Rahmen der Rolle des angemeldeten Benutzers; die Vorschau-Werkzeuge sind nur lesend.

Der Server läuft gehostet bei New Relic in der gewählten Region. Abgerufene Überwachungsdaten gelangen in den Kontext des KI-Clients und damit zum Modellanbieter.

Offenlegung von Logs mit personenbezogenen Daten oder Zugangsdaten gegenüber dem Modellanbieter, zu weit gefasste Benutzerrechte und die Wahl der falschen Region.