サーバーで測定するもの
レイテンシ、エラー、ツールの使用状況を追跡します。
「サーバーで測定するもの」はCoddyKit上の無料MCP Academyレッスンです。 これはレッスン1/4です。 下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。 これはMCP Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 MCP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。
Why Measure at All?
Once your MCP server runs in the wild, you cannot fix what you cannot see. Observability turns guesswork into clear signals about how it behaves. 🔍
The Three Pillars
Observability rests on three signals: logs, metrics, and traces. Today you focus on metrics, the numbers that summarize health at a glance.
Latency: How Slow?
The first thing to track is latency: how long each tool call takes from request to response. Slow tools frustrate the model and the user alike.
Don't Trust the Average
One slow call can hide behind a happy average. Watch percentiles like p95 and p99 so you catch the worst experiences your callers actually feel.
Error Rate: How Often Broken?
Track your error rate: the share of tool calls that fail. A rising rate is your earliest warning that something upstream just broke. ⚠️
Throughput: How Busy?
Count calls over time to see throughput. Knowing requests per minute tells you when load spikes and whether your server can keep up.
Per-Tool Usage
Break metrics down by tool name. Knowing which tool is hot, slow, or failing lets you fix the exact part that matters instead of guessing.
Counters vs Gauges
A counter only goes up, like total calls. A gauge moves both ways, like active sessions right now. Pick the type that fits the thing you measure.
A Simple Timer in Python
You can capture latency with nothing more than a timer around your tool body, then record the elapsed seconds.
import time
start = time.perf_counter()
result = do_work()
elapsed = time.perf_counter() - start
print("latency_seconds", elapsed)Label Your Metrics
Attach labels like tool name and status to every metric. Labels let you slice one number into the views that answer real questions.
Golden Signals
A handy checklist is the golden signals: latency, traffic, errors, and saturation. Cover these four and you see most problems before users do.
Quick Check
Let us make sure the latency idea stuck.
Recap
You now know what to measure: latency, errors, throughput, and per-tool usage. These numbers turn a silent server into one you can actually trust. 🎯
よくある質問
「サーバーで測定するもの」レッスンは無料ですか？
はい。「サーバーで測定するもの」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、MCP Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 MCP Academyコースには全4レッスンが含まれています。
「サーバーで測定するもの」で何を学びますか？
レイテンシ、エラー、ツールの使用状況を追跡します。 ブラウザで直接実行するハンズオンコードでMCP Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。
MCP Academyを始めるのに経験は必要ですか？
事前経験は必要ありません。CoddyKitのMCP Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。 これはレッスン1/4です。
「サーバーで測定するもの」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？
ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。
このMCP Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？
はい。すべてのMCP Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。
このコースのすべてのレッスン
- サーバーで測定するもの
- 検索できる構造化ログ
- ツール呼び出しを端から端まで追跡する
- 障害と不正利用をアラートする