alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp 0.2.9

aliyun observability mcp server

阿里云可观测MCP服务

简介

git 阿里云可观测 MCP服务，提供了一系列访问阿里云可观测各产品的工具能力，覆盖产品包含阿里云日志服务SLS、阿里云云监控等，任意支持 MCP 协议的智能体助手都可快速接入。

目前提供的 MCP 工具以阿里云日志服务为主，其他产品会陆续支持，工具详细如下:

版本记录

可以查看 CHANGELOG.md

常见问题

可以查看 FAQ.md

工具列表

日志相关

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
sls_list_projects	列出SLS项目，支持模糊搜索和分页	projectName：项目名称（可选，模糊搜索） limit：返回项目数量上限（默认50，范围1-100） regionId：阿里云区域ID	- 在不确定可用项目时，首先使用此工具 - 使用合理的limit值避免返回过多结果
sls_list_logstores	列出项目内的日志存储，支持名称模糊搜索	project：SLS项目名称（必需） logStore：日志存储名称（可选，模糊搜索） limit：返回结果数量上限（默认10） isMetricStore：是否筛选指标存储 logStoreType：日志存储类型 regionId：阿里云区域ID	- 确定项目后使用此工具查找相关日志存储 - 可通过logStoreType筛选特定类型日志存储
sls_describe_logstore	检索日志存储的结构和索引信息	project：SLS项目名称（必需） logStore：SLS日志存储名称（必需） regionId：阿里云区域ID	- 在查询前使用此工具了解可用字段及其类型 - 检查所需字段是否启用了索引
sls_execute_sql_query	在指定时间范围内对日志存储执行SQL查询	project：SLS项目名称（必需） logStore：SLS日志存储名称（必需） query：SQL查询语句（必需） fromTimestampInSeconds：查询开始时间戳（必需） toTimestampInSeconds：查询结束时间戳（必需） limit：返回结果数量上限（默认10） regionId：阿里云区域ID	- 使用适当的时间范围优化查询性能 - 限制返回结果数量避免获取过多数据
sls_translate_text_to_sql_query	将自然语言描述转换为SLS SQL查询语句	text：查询的自然语言描述（必需） project：SLS项目名称（必需） logStore：SLS日志存储名称（必需） regionId：阿里云区域ID	- 适用于不熟悉SQL语法的用户 - 对于复杂查询，可能需要优化生成的SQL
sls_diagnose_query	诊断SLS查询问题，提供失败原因分析	query：待诊断的SLS查询（必需） errorMessage：查询失败的错误信息（必需） project：SLS项目名称（必需） logStore：SLS日志存储名称（必需） regionId：阿里云区域ID	- 查询失败时使用此工具了解根本原因 - 根据诊断建议修改查询语句

指标相关

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
cms_translate_text_to_promql	将自然语言描述转换为PromQL查询语句	text: 要转换的自然语言文本（必需） project: SLS项目名称（必需） metricStore: SLS指标存储名称（必需） regionId: 阿里云区域ID（必需）	- 提供清晰、具体的指标描述 - 如已知，可在描述中提及特定的指标名称、标签或操作 - 排除项目或指标存储名称本身 - 检查并优化生成的查询以提高准确性和性能

权限要求

为了确保 MCP Server 能够成功访问和操作您的阿里云可观测性资源，您需要配置以下权限：

1. 凭据配置：

   • 服务使用默认凭据链进行登录，支持 Cloud SSO 等方式。
   • 请确保运行环境已正确配置阿里云凭据（如通过 aliyun configure 命令配置 Cloud SSO）。

2. RAM 授权 (重要)：

   • 关联的 RAM 用户或角色必须被授予访问相关云服务所需的权限。
   • 强烈建议遵循"最小权限原则"：仅授予运行您计划使用的 MCP 工具所必需的最小权限集，以降低安全风险。
   • 根据您需要使用的工具，参考以下文档进行权限配置：
     • 日志服务 (SLS)：如果您需要使用 sls_* 相关工具，请参考 日志服务权限说明，并授予必要的读取、查询等权限。
   • 特殊权限说明，如果使用了SQL生成之类的工具，需要单独授予sls:CallAiTools的权限
   • 请根据您的实际应用场景，精细化配置所需权限。

使用说明

在使用 MCP Server 之前，需要先配置阿里云凭据（推荐使用 Cloud SSO），请参考 默认凭据链

使用 uvx 安装运行

⚠️ 需要 Python 3.10 及以上版本，推荐使用 uv 作为包管理器。

1. 使用 uvx 命令启动（可以指定版本号，会自动拉取对应依赖）：

uvx --from 'alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp==0.2.9' alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp

2. 使用 uvx 命令启动（默认最新版本）：

uvx run alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp

可通过命令行传递指定参数:

• --log-level 指定日志级别，可选值为 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR，默认值为 INFO

从源码安装

# clone 源码
git clone [e-mail]:aliyun/alibabacloud-observability-mcp-server.git
# 进入源码目录
cd alibabacloud-observability-mcp-server
# 安装依赖
uv sync
# 运行
uv run alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp

AI 工具集成

Cursor，Cline 等集成

1. 使用 stdio 启动方式 直接从源码目录启动,注意
   1. 需要指定 --directory 参数,指定源码目录，最好是绝对路径
   2. uv命令 最好也使用绝对路径，如果使用了虚拟环境，则需要使用虚拟环境的绝对路径

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/your/alibabacloud-observability-mcp-server",
        "run",
        "alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp"
      ]
    }
  }
}

2. 使用 stdio 启动方式-从 module 启动

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "run",
        "alibabacloud-observability-cloud-sso-mcp"
      ]
    }
  }
}