为 AIOps 智能诊断提供日志查询和监控数据工具。
📚 服务列表
CLS Server (cls_server.py)
日志查询服务 - 端口 8003
核心工具：
get_current_timestamp- 获取当前时间戳get_topic_info_by_name- 查询日志主题search_log- 日志搜索search_service_logs- 服务日志查询（支持级别筛选）analyze_log_pattern- 日志模式分析
Monitor Server (monitor_server.py)
监控数据服务 - 端口 8004
核心工具：
query_cpu_metrics- CPU 使用率查询query_memory_metrics- 内存使用查询query_process_list- 进程列表search_historical_tickets- 历史工单查询get_service_info/list_all_services- 服务信息
🚀 快速开始
安装依赖
pip install fastmcp启动服务
方式一：使用 Makefile（推荐）
make mcp-start # 启动所有 MCP 服务
make mcp-stop # 停止所有 MCP 服务
make mcp-status # 查看服务状态方式二：手动启动
python mcp_servers/cls_server.py
python mcp_servers/monitor_server.py💡 使用示例
AIOps 诊断场景
用户: data-sync-service 出现告警，请排查
Agent 自动执行:
1. list_all_services() → 查看所有服务状态
2. get_service_info("data-sync-service") → 获取服务详情
3. query_cpu_metrics("data-sync-service") → CPU 趋势分析
4. search_service_logs("data-sync-service", level="error") → 错误日志
5. analyze_log_pattern("data-sync-service") → 日志模式分析
6. search_historical_tickets(service_name="data-sync-service") → 历史工单
7. 综合分析 → 生成诊断报告和修复建议
工具参数示例
查询 CPU 指标：
query_cpu_metrics(
service_name="data-sync-service",
start_time="2024-02-14 02:00:00",
interval="1m"
)搜索错误日志：
search_service_logs(
service_name="data-sync-service",
log_level="error",
keyword="timeout",
limit=100
)搜索历史工单：
search_historical_tickets(
service_name="data-sync-service",
issue_type="cpu",
limit=10
)🔧 高级配置
接入真实 API
当前返回模拟数据。接入真实 API 步骤：
腾讯云 CLS：
# 安装 SDK
pip install tencentcloud-sdk-python
# 配置环境变量
export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="your-id"
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="your-key"
# 在 cls_server.py 中集成
from tencentcloud.cls.v20201016 import cls_client其他监控系统：
- Prometheus
- Grafana
- 云监控（腾讯云/阿里云/AWS）
- 自建监控平台
自定义 Mock 数据
修改各 Server 文件中的数据生成逻辑，模拟实际场景。
📚 参考资料
注意: 当前版本返回模拟数据，生产环境需配置真实 API。