mcp-server-aliyun-observability 1.0.5

aliyun observability mcp server

分支变动说明：master 已使用 1.x.x ；原 master 全量历史和代码已迁移到 0.3.x 分支，后续如需沿用旧版本，请在 0.3.x 上继续迭代。1.x 版本基于可观测 2.0 做了较大功能升级，工具形态与 0.3.x 有明显差异。详情见文末《0.3.x 与 1.x.x 工具差异对照》。后续我们将持续基于 1.x.x 版本维护和演进，感谢理解与支持。

什么是 Observable MCP Server

Observable MCP Server 是阿里云可观测官方推出的一个 MCP 服务，旨在为用户提供一整套的可观测 AI 交互能力，支持自然语言形式的多模态数据的访问和分析。可以与 Cursor、Cline、Windsurf 以及各类 Agent 框架无缝集成，使得企业人员可以更高效率和可靠地使用可观测数据。

MCP 是如何工作的

MCP（Model Context Protocol）为 AI 模型和开发环境之间建立统一的上下文交互标准，使模型可以在安全受控的前提下访问实时的领域知识。Observable MCP Server 通过这一协议，将自然语言需求映射为标准化工具调用，再透明地调度底层的日志、链路、指标等可观测产品接口，让智能体无需额外适配即可获取结构化结果。

Observable MCP Server 现已支持日志服务 SLS、应用实时监控服务 ARMS、云监控 CloudMonitor、Prometheus 监控等多款产品的查询与分析能力，并持续扩展更多可观测服务。

Observable MCP Server 的优势

1. 多源数据协同：一次接入即可同时查询 SLS、ARMS、CloudMonitor、Prometheus 等多款可观测产品的数据，统一呈现日志、指标与链路视角。
2. 自然语言驱动：无需手写查询语句，支持通过自然语言直接检索日志、链路、指标等信息，并返回结构化答案。
3. 企业级安全：基于阿里云 AccessKey 认证机制，服务端不额外采集数据，对每个工具的输入输出进行严格校验，保障数据安全可控。

阿里云可观测MCP服务

简介

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、阿里云应用实时监控服务ARMS、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。

工具架构

项目采用模块化架构，提供四个主要工具集：

• PaaS工具集（可观测2.0，推荐）：包含 umodel 系列工具，提供统一数据模型的现代化可观测性能力
  • entity: 实体发现和管理 (3个工具)
  • dataset: 数据集和元数据管理 (3个工具)
  • data: 各类数据查询，支持metrics、logs、events、traces、profiles (8个工具)
• IaaS工具集（V1兼容）：传统SLS、CMS原生API工具，保持向后兼容 (7个工具)
• Shared工具集：跨服务共享工具，如workspace和domain管理 (3个工具)

📚 详细的工具组合推荐请参考：最佳工具组合推荐文档

版本记录

可以查看 CHANGELOG.md

常见问题

可以查看 FAQ.md

工具列表

PaaS工具集（可观测2.0）

实体管理工具 (entity)

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
umodel_get_entities	获取指定实体集的实体列表	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 用于探索可用的实体资源 - 支持精确查询指定实体
umodel_get_neighbor_entities	获取实体的邻居节点	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） entity_ids：实体ID列表（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 探索服务依赖关系 - 构建拓扑图
umodel_search_entities	搜索匹配条件的实体	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） search_conditions：搜索条件 regionId：阿里云区域ID（必需）	- 支持复杂查询条件 - 灵活实体发现

数据集管理工具 (dataset)

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
umodel_list_data_set	列出指定类型的数据集	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） data_set_types：数据集类型（可选） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 发现可用的数据集 - 了解数据结构和字段
umodel_search_entity_set	搜索实体集	workspace：工作空间名称（必需） search_text：搜索关键词（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 通过关键词发现实体集 - 支持模糊搜索
umodel_list_related_entity_set	列出相关联的实体集	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 了解实体集间的关联关系 - 探索数据依赖

数据查询工具 (data)

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
umodel_get_metrics	获取实体的时序指标数据，支持高级分析模式	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） metric_domain_name：指标域名称（必需） metric：指标名称（必需） analysis_mode：分析模式（可选，默认basic） forecast_duration：预测时长（可选） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 支持range/instant查询 - basic: 原始时序数据 - cluster: K-Means聚类分析 - forecast: 时序预测（1-5天学习） - anomaly_detection: 异常检测（1-3天学习）
umodel_get_golden_metrics	获取黄金指标数据	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 快速获取关键性能指标 - 包含延迟、吞吐量、错误率等
umodel_get_relation_metrics	获取实体间关系级别的指标	workspace：工作空间名称（必需） src_domain：源实体域（必需） src_entity_set_name：源实体类型（必需） src_entity_ids：源实体ID列表（必需） relation_type：关系类型（必需） direction：关系方向（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 分析微服务调用关系 - 支持服务依赖分析
umodel_get_logs	获取实体相关的日志数据	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） log_set_name：日志集名称（必需） log_set_domain：日志集域（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 用于故障诊断 - 支持性能分析
umodel_get_events	获取实体的事件数据	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） event_set_domain：事件集域（必需） event_set_name：事件集名称（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 用于异常事件分析 - 支持告警事件追踪
umodel_get_traces	获取指定trace ID的详细数据，包含独占耗时	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） trace_set_domain：链路集域（必需） trace_set_name：链路集名称（必需） trace_ids：链路ID列表（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 深入分析调用链 - 包含 exclusive_duration_ms 独占耗时 - 按独占耗时排序定位瓶颈
umodel_search_traces	基于条件搜索调用链	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） trace_set_domain：链路集域（必需） trace_set_name：链路集名称（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 支持按持续时间、错误状态过滤 - 返回链路摘要信息
umodel_get_profiles	获取性能剖析数据	workspace：工作空间名称（必需） domain：实体域（必需） entity_set_name：实体类型（必需） profile_set_domain：性能剖析集域（必需） profile_set_name：性能剖析集名称（必需） entity_ids：实体ID列表（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 用于性能瓶颈分析 - 包含CPU、内存使用情况

Shared工具集（共享工具）

工作空间和域管理

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
introduction	获取服务介绍和使用说明	无需参数	- 首次接入时了解服务能力 - 作为 LLM Agent 的自我介绍工具
list_workspace	获取可用工作空间列表	regionId：阿里云区域ID（必需）	- 在使用其他工具前先获取工作空间 - 支持跨区域工作空间查询
list_domains	获取工作空间中的所有实体域	workspace：工作空间名称（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 在查询实体前先了解可用的域 - 了解数据分类情况

IaaS工具集（V1兼容）

SLS和CMS原生API工具

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
cms_text_to_promql	将自然语言转换为PromQL查询	text：自然语言问题（必需） project：项目名称（必需） metricStore：指标存储名称（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 智能生成PromQL语句 - 简化查询操作
sls_text_to_sql	将自然语言转换为SQL查询	text：自然语言问题（必需） project：SLS项目名称（必需） logStore：日志存储名称（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 智能生成SLS SQL查询 - 支持自然语言交互
sls_execute_sql	执行SLS SQL查询	project：SLS项目名称（必需） logStore：日志存储名称（必需） query：SQL查询语句（必需） from_time：查询开始时间（必需） to_time：查询结束时间（必需） limit：返回最大日志条数，1-100，默认10（可选） offset：查询开始行，用于分页，默认0（可选） reverse：是否按时间戳降序返回，默认False（可选） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 直接执行SQL查询 - 使用适当时间范围优化性能 - 支持分页查询获取更多日志
cms_execute_promql	执行PromQL查询	project：项目名称（必需） metricStore：指标存储名称（必需） query：PromQL查询语句（必需） start_time：查询开始时间（必需） end_time：查询结束时间（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 查询云监控指标数据 - 支持标准PromQL语法
sls_list_projects	列出SLS项目	projectName：项目名称（可选，模糊搜索） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 发现可用的SLS项目 - 支持模糊搜索
sls_execute_spl	执行原生SPL查询	query：SPL查询语句（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 执行复杂的SLS查询 - 支持高级分析功能
sls_list_logstores	列出指定项目的日志存储	project：SLS项目名称（必需） regionId：阿里云区域ID（必需）	- 发现项目中的日志存储 - 了解数据分布

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. 阿里云访问密钥 (AccessKey)：

   • 服务运行需要有效的阿里云 AccessKey ID 和 AccessKey Secret。
   • 获取和管理 AccessKey，请参考 阿里云 AccessKey 管理官方文档。

2. 当你初始化时候不传入 AccessKey 和 AccessKey Secret 时，会使用默认凭据链进行登录

   1. 如果环境变量 中的ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET均存在且非空，则使用它们作为默认凭据。
   2. 如果同时设置了ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID、ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET和ALIBABA_CLOUD_SECURITY_TOKEN，则使用STS Token作为默认凭据。

3. RAM 授权 (重要)：

   • 与 AccessKey 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。
     • 应用实时监控服务 (ARMS)：如果您需要使用 arms_* 相关工具，请参考 ARMS 权限说明，并授予必要的查询权限。
   • 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。

安全与部署建议

请务必关注以下安全事项和部署最佳实践：

1. 密钥安全：

   • 本 MCP Server 在运行时会使用您提供的 AccessKey 调用阿里云 OpenAPI，但不会以任何形式存储您的 AccessKey，也不会将其用于设计功能之外的任何其他用途。

2. 访问控制 (关键)：

   • 当您选择通过 SSE (Server-Sent Events) 协议 访问 MCP Server 时，您必须自行负责该服务接入点的访问控制和安全防护。
   • 强烈建议将 MCP Server 部署在内部网络或受信环境中，例如您的私有 VPC (Virtual Private Cloud) 内，避免直接暴露于公共互联网。
   • 推荐的部署方式是使用阿里云函数计算 (FC)，并配置其网络设置为仅 VPC 内访问，以实现网络层面的隔离和安全。
   • 注意：切勿在没有任何身份验证或访问控制机制的情况下，将配置了您 AccessKey 的 MCP Server SSE 端点暴露在公共互联网上，这会带来极高的安全风险。

使用说明

在使用 MCP Server 之前，需要先获取阿里云的 AccessKeyId 和 AccessKeySecret，请参考 阿里云 AccessKey 管理

使用 pip 安装

⚠️ 需要 Python 3.10 及以上版本。

直接使用 pip 安装即可，安装命令如下：

# 安装（包含所有功能和依赖）
pip install mcp-server-aliyun-observability

1. 安装之后，直接运行即可，运行命令如下：

# 默认使用streamableHttp方式启动
python -m mcp_server_aliyun_observability

# 指定访问密钥启动
python -m mcp_server_aliyun_observability --access-key-id <your_access_key_id> --access-key-secret <your_access_key_secret>

# 使用SSE方式启动（用于远程访问）
python -m mcp_server_aliyun_observability --transport sse --transport-port 8000 --host 0.0.0.0

可通过命令行传递指定参数:

• --transport 指定传输方式，可选值为 stdio、sse、streamable-http，默认值为 streamable-http
• --access-key-id 指定阿里云 AccessKeyId，不指定时会使用环境变量中的ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID
• --access-key-secret 指定阿里云 AccessKeySecret，不指定时会使用环境变量中的ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET
• --sls-endpoints 覆盖 SLS 端点映射，格式 REGION=HOST，可用逗号/空格分隔多个区域，如 --sls-endpoints "cn-shanghai=cn-hangzhou.log.aliyuncs.com"
• --cms-endpoints 覆盖 CMS 端点映射，格式同上，例如 --cms-endpoints "cn-shanghai=cms.internal.aliyuncs.com"
• --scope 指定工具范围，可选值为 paas、iaas、all，默认值为 all
• --log-level 指定日志级别，可选值为 DEBUG、INFO、WARNING、ERROR，默认值为 INFO
• --transport-port 指定传输端口，默认值为 8080，仅当 --transport 为 sse 或 streamable-http 时有效

使用 uvx 安装运行

# 使用 uvx 直接运行最新版本
uvx mcp-server-aliyun-observability

# 指定版本运行
uvx --from 'mcp-server-aliyun-observability==1.0.0' mcp-server-aliyun-observability

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
pip install -e .
# 运行
python -m mcp_server_aliyun_observability

Transport 选择指南

MCP服务器支持三种传输协议，选择合适的协议取决于您的使用场景：

Transport类型	适用场景	优势	限制
streamableHttp ✅	生产环境、Web应用（推荐）	- 现代HTTP流式协议 - 性能优异 - 生产级稳定性	- 需要网络配置
stdio	本地开发、命令行工具	- 最简单的集成方式 - 无网络配置要求 - 直接进程间通信	- 仅限本地使用 - 无法多客户端同时访问
sse (Server-Sent Events)	Web应用、远程访问	- 支持远程连接 - 基于标准HTTP协议 - 支持多客户端	- 需要维护长连接 - 性能较streamableHttp略低

💡 推荐使用: 生产环境和Web应用使用 streamableHttp（默认），本地开发使用 stdio，特殊场景使用 sse

AI 工具集成

Cursor，Cline 等集成

推荐方式：使用 streamableHttp（默认）

python -m mcp_server_aliyun_observability

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "url": "http://localhost:8000"
    }
  }
}

使用 uvx 启动方式

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-aliyun-observability"
      ],
      "env": {
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "<your_access_key_id>",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "<your_access_key_secret>"
      }
    }
  }
}

使用 stdio 启动方式（本地开发）

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-aliyun-observability",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "<your_access_key_id>",
        "ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "<your_access_key_secret>"
      }
    }
  }
}

Cherry Studio集成

Cursor集成

ChatWise集成

0.3.x 与 1.x.x 工具差异对照

1.x 基于可观测 2.0 做了大规模升级：日志/指标/事件/链路等能力以 UModel 结构化接口为主（umodel_*），并补充了少量 IaaS 直连工具。下表汇总了新增、替换/重命名和移除的能力，便于从 0.3.x 迁移。

替换 / 重命名

0.3.x 工具	1.x.x 对应	变化类型	说明
sls_translate_text_to_sql_query	sls_text_to_sql	重命名	依然用于将自然语言生成 SLS 查询语句。
sls_execute_sql_query	sls_execute_sql	重命名	执行 SLS 查询，参数名与时间解析方式调整。
cms_translate_text_to_promql	cms_text_to_promql	重命名	生成 PromQL 查询文本。
cms_execute_promql_query	cms_execute_promql	重命名	执行 PromQL，底层改为通过 SLS metricstore 包装执行。
sls_list_projects	sls_list_projects	保留/增强	保留，增加参数校验与提示。
sls_list_logstores	sls_list_logstores	保留/增强	保留，支持指标库筛选等参数。

新增（1.x.x 独有）

新工具	能力说明
sls_execute_spl	直接执行 SPL 查询（高级用法）。
list_workspace / list_domains / introduction	工作空间/域发现与服务自述。
umodel_get_entities / umodel_get_neighbor_entities / umodel_search_entities	实体发现与邻居查询。
umodel_list_data_set / umodel_search_entity_set / umodel_list_related_entity_set	数据集枚举、实体集搜索及关联关系发现。
umodel_get_metrics / umodel_get_golden_metrics / umodel_get_relation_metrics	指标与关系级指标查询。umodel_get_metrics 支持高级分析模式：cluster(聚类)、forecast(预测)、anomaly_detection(异常检测)。
umodel_get_logs / umodel_get_events	日志、事件查询。
umodel_get_traces / umodel_search_traces	链路明细与搜索。
umodel_get_profiles	性能剖析数据查询。

移除 / 暂不提供

0.3.x 工具	状态	说明
sls_describe_logstore	移除	1.x 以 UModel 元数据与 umodel_list_data_set 为主，不再暴露 describe 接口。
sls_diagnose_query	移除	未在 1.x 保留。
arms_* 系列（arms_search_apps、arms_generate_trace_query、arms_profile_flame_analysis、arms_diff_profile_flame_analysis、arms_get_application_info、arms_trace_quality_analysis、arms_slow_trace_analysis、arms_error_trace_analysis）	移除	1.x 聚焦可观测 2.0 数据模型，未提供 ARMS 专用工具。
sls_get_regions / sls_get_current_time	移除	通用工具未在 1.x 延续。

迁移建议：优先改用 umodel_* 系列获取实体、数据集与指标/日志/事件/链路；仅在需要直接操作 SLS/CMS 时使用 IaaS 工具（sls_*、cms_*）。***