Alibaba Cloud Observability MCP Server

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。

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

应用相关

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`arms_search_apps`	根据应用名称搜索ARMS应用	`appNameQuery` : 应用名称查询字符串（必需） `regionId` : 阿里云区域ID（必需，格式：'cn-hangzhou'） `pageSize` : 每页结果数量（默认：20，范围：1-100） `pageNumber` : 页码（默认：1）	- 用于查找特定名称的应用 - 用于获取其他ARMS操作所需的应用PID - 使用合理的分页参数优化查询结果 - 查看用户拥有的应用列表
`arms_generate_trace_query`	根据自然语言问题生成ARMS追踪数据的SLS查询	`user_id` : 阿里云账户ID（必需） `pid` : 应用PID（必需） `region_id` : 阿里云区域ID（必需） `question` : 关于追踪的自然语言问题（必需）	- 用于查询应用的追踪信息 - 分析应用性能问题 - 跟踪特定请求的执行路径 - 分析服务调用关系 - 集成了自动重试机制处理瞬态错误
`arms_get_application_info`	获取特定ARMS应用的详细信息	`pid` : 应用PID（必需） `regionId` : 阿里云区域ID（必需）	- 当用户明确请求应用信息时使用 - 确定应用的开发语言 - 在执行其他操作前先获取应用基本信息
`arms_profile_flame_analysis`	分析ARMS应用火焰图性能热点	`pid` : 应用PID（必需） `startMs` : 分析开始时间戳（必需） `endMs` : 分析结束时间戳（必需） `profileType` : 分析类型，如'cpu'、'memory'（默认：'cpu'） `ip` : 服务主机IP（可选） `thread` : 线程ID（可选） `threadGroup` : 线程组（可选） `regionId` : 阿里云区域ID（必需）	- 用于分析应用性能热点问题 - 支持CPU和内存类型的性能分析 - 可筛选特定IP、线程或线程组 - 适用于Java和Go应用
`arms_diff_profile_flame_analysis`	对比不同时间段的火焰图性能变化	`pid` : 应用PID（必需） `currentStartMs` : 当前时间段开始时间戳（必需） `currentEndMs` : 当前时间段结束时间戳（必需） `referenceStartMs` : 参考时间段开始时间戳（必需） `referenceEndMs` : 参考时间段结束时间戳（必需） `profileType` : 分析类型，如'cpu'、'memory'（默认：'cpu'） `ip` : 服务主机IP（可选） `thread` : 线程ID（可选） `threadGroup` : 线程组（可选） `regionId` : 阿里云区域ID（必需）	- 用于发布前后性能对比 - 分析性能优化效果 - 识别性能退化点 - 支持CPU和内存类型的性能对比 - 适用于Java和Go应用

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：

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
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。
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：

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 命令启动可以指定下版本号，会自动拉取对应依赖，默认是 studio 方式启动

uvx --from 'mcp-server-aliyun-observability==0.2.1' mcp-server-aliyun-observability

使用 uvx 命令启动

uvx 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
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", "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

端点映射与全局配置（SLS/ARMS）

支持在启动时通过命令行覆盖各区域的服务端点，并在运行时打印实际生效的区域与端点（source=explicit/mapping/template）。

SLS 端点映射（CLI）

python -m mcp_server_aliyun_observability \ --transport streamable-http --transport-port 8083 \ --sls-endpoints "cn-shanghai=cn-hangzhou.log.aliyuncs.com"

ARMS 端点映射（CLI）

python -m mcp_server_aliyun_observability --arms-endpoints "cn-shanghai=arms.internal"

仅支持命令行参数方式（不支持环境变量与 @file 加载）
默认回退模板（未命中映射时）：
- SLS: {region}.log.aliyuncs.com
- ARMS: arms.{region}.aliyuncs.com
CMS 说明：CMS 工具内部使用 SLS 客户端，自动复用 --sls-endpoints 的映射。
日志示例（控制台与文件均会输出）：

SLS endpoint resolved: region=cn-shanghai, endpoint=cn-hangzhou.log.aliyuncs.com, source=mapping ARMS endpoint resolved: region=cn-shanghai, endpoint=arms.cn-shanghai.aliyuncs.com, source=template