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。支持的产品如下:
- 阿里云日志服务SLS
- 阿里云应用实时监控服务ARMS
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 版本记录
场景举例
场景一: 快速查询某个 logstore 相关结构
- 使用工具:
sls_list_logstoressls_describe_logstore
场景二: 模糊查询最近一天某个 logstore下面访问量最高的应用是什么
- 分析:
- 需要判断 logstore 是否存在
- 获取 logstore 相关结构
- 根据要求生成查询语句(对于语句用户可确认修改)
- 执行查询语句
- 根据查询结果生成响应
- 使用工具:
sls_list_logstoressls_describe_logstoresls_translate_natural_language_to_querysls_execute_query
场景三: 查询 ARMS 某个应用下面响应最慢的几条 Trace
- 分析:
- 需要判断应用是否存在
- 获取应用相关结构
- 根据要求生成查询语句(对于语句用户可确认修改)
- 执行查询语句
- 根据查询结果生成响应
- 使用工具:
arms_search_appsarms_generate_trace_querysls_translate_natural_language_to_querysls_execute_query
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：
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。
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
- 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。
- 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。
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。
- 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：
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。
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：
pip install mcp-server-aliyun-observability
- 安装之后，直接运行即可，运行命令如下：
python -m mcp_server_aliyun_observability --transport sse --access-key-id <your_access_key_id> --access-key-secret <your_access_key_secret>
可通过命令行传递指定参数:
--transport 指定传输方式，可选值为 sse 或 stdio，默认值为 stdio--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--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 8000,仅当 --transport 为 sse 时有效
- 使用uv 命令启动
uv run mcp-server-aliyun-observability
从源码安装
# clone 源码
git clone git@github.com: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 sse --access-key-id <your_access_key_id> --access-key-secret <your_access_key_secret>
AI 工具集成
以 SSE 启动方式为例,transport 端口为 8888,实际使用时需要根据实际情况修改
Cursor，Cline 等集成
- 使用 SSE 启动方式
{
"mcpServers": {
"alibaba_cloud_observability": {
"url": "http://localhost:7897/sse"
}
}
}
- 使用 stdio 启动方式
直接从源码目录启动,注意
- 需要指定
--directory 参数,指定源码目录，最好是绝对路径
- 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",
"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-从 module 启动
{
"mcpServers": {
"alibaba_cloud_observability": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"mcp-server-aliyun-observability"
],
"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
