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CLS MCP Server

Name: CLS MCP Server
Author: Tinker-LGD2026

by Tinker-LGD2026

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Python

Remote

CLS MCP Server

腾讯云日志服务（Cloud Log Service）MCP Server —— 从可观测性视角为 AI 助手提供全方位日志服务能力。

功能特性

日志查询分析：CQL 检索 + SQL 管道分析、上下文查看、直方图、日志计数
指标查询：PromQL 兼容的单时间点/时间范围指标查询
告警管理：告警策略/通知渠道/告警记录查询与管理
资源管理：日志集、日志主题、索引、机器组、仪表盘的增删改查
数据加工 & 定时 SQL：数据加工任务和定时 SQL 任务管理
三级权限控制：READ（默认）/ WRITE / DANGER 分级保护

共 37 个工具，覆盖 CLS 日志服务的完整能力。

Related MCP server: Alibaba Cloud Observability MCP Server

工具清单

日志检索（5 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_search_log`	检索分析 CLS 日志，支持 CQL 语法检索和 SQL 管道分析	只读
`cls_get_log_context`	获取日志上下文，查看目标日志前后的记录	只读
`cls_get_log_histogram`	获取日志数量直方图，观察日志量随时间的分布	只读
`cls_get_log_count`	快速获取日志数量，比 search_log 更快	只读
`cls_describe_search_syntax`	获取 CLS 日志检索语法参考和常用查询模板	只读

指标查询（3 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_query_metric`	查询指标数据（单时间点），支持 PromQL 语法	只读
`cls_query_range_metric`	查询指标数据（时间范围），获取指标变化趋势	只读
`cls_list_metrics`	列出指标主题下的所有可用指标名称	只读

告警管理（8 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_describe_alarms`	查询告警策略列表，支持分页和过滤	只读
`cls_describe_alarm_detail`	根据告警策略 ID 获取完整告警配置	只读
`cls_describe_alarm_notices`	查询告警通知渠道列表（邮件、短信、回调等）	只读
`cls_describe_alarm_records`	查询告警历史触发记录	只读
`cls_get_alarm_detail`	通过告警详情 URL 获取告警详细信息	只读
`cls_create_alarm`	创建告警策略	⚠️ 写入
`cls_modify_alarm`	修改告警策略配置	⚠️ 写入
`cls_delete_alarm`	删除告警策略（不可恢复）	🚨 危险

资源管理（14 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_describe_logsets`	查询日志集列表	只读
`cls_describe_topics`	查询日志主题列表	只读
`cls_describe_topic_detail`	获取日志主题详细配置	只读
`cls_describe_index`	查询日志主题的索引配置	只读
`cls_describe_machine_groups`	查询机器组列表	只读
`cls_describe_machine_group_detail`	获取机器组详情和机器在线状态	只读
`cls_describe_dashboards`	查询仪表盘列表	只读
`cls_describe_regions`	查询 CLS 支持的地域列表	只读
`cls_create_logset`	创建日志集	⚠️ 写入
`cls_create_topic`	创建日志主题	⚠️ 写入
`cls_modify_topic`	修改日志主题配置	⚠️ 写入
`cls_modify_index`	修改日志主题的索引配置	⚠️ 写入
`cls_delete_logset`	删除日志集（不可恢复）	🚨 危险
`cls_delete_topic`	删除日志主题及所有日志数据（不可恢复）	🚨 危险

数据加工（3 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_describe_data_transform_tasks`	查询数据加工任务列表	只读
`cls_create_data_transform`	创建数据加工任务	⚠️ 写入
`cls_delete_data_transform`	删除数据加工任务	🚨 危险

定时 SQL（3 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_describe_scheduled_sql_tasks`	查询定时 SQL 任务列表	只读
`cls_create_scheduled_sql`	创建定时 SQL 分析任务	⚠️ 写入
`cls_delete_scheduled_sql`	删除定时 SQL 任务	🚨 危险

时间工具（1 个）

工具名称	功能说明	权限
`cls_convert_time`	时间与时间戳互转，避免手动计算出错	只读

权限说明：只读工具默认启用；⚠️ 写入工具需设置 CLS_ENABLE_WRITE=true；🚨 危险工具需同时设置 CLS_ENABLE_WRITE=true 和 CLS_ENABLE_DANGEROUS=true。

快速开始

先确认你的使用场景，选择对应章节：

场景	说明	跳转
本地使用	在自己电脑上配合 Claude Desktop / Cursor / VS Code 等 IDE 使用	场景一：本地 stdio 模式
远程服务	部署到服务器，团队共用或远程访问	场景二：远程服务模式

环境准备

1. 安装 uv（Python 包管理器）

uv 是一个极快的 Python 包管理器，本项目推荐使用。如已安装可跳过。

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装完成后，让命令生效（二选一）：
source $HOME/.local/bin/env    # 立即生效
# 或者关闭终端重新打开          # 重启终端也行

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

验证安装成功：

uv --version
# 预期输出: uv 0.11.x（版本号可能不同）

没有 uv？ 也可以用 pip install cls-mcp-server 安装，但 uv 更快且能自动管理 Python 版本。

2. 获取腾讯云密钥

访问腾讯云控制台 - API 密钥管理，获取 SecretId 和 SecretKey。

场景一：本地 stdio 模式

适合在自己电脑上使用，MCP 客户端（Claude Desktop / Cursor 等）自动拉起 Server 进程，无需手动启动服务。

第一步：配置 MCP 客户端

选择你使用的客户端，将以下配置写入对应的配置文件：

配置文件位置：

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cls": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cls-mcp-server"],
      "env": {
        "CLS_SECRET_ID": "替换为你的SecretId",
        "CLS_SECRET_KEY": "替换为你的SecretKey",
        "CLS_REGION": "ap-guangzhou"
      }
    }
  }
}

配置文件位置：~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "cls": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cls-mcp-server"],
      "env": {
        "CLS_SECRET_ID": "替换为你的SecretId",
        "CLS_SECRET_KEY": "替换为你的SecretKey",
        "CLS_REGION": "ap-guangzhou"
      }
    }
  }
}

在 VS Code 的 settings.json 中添加：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "cls": {
        "command": "uvx",
        "args": ["cls-mcp-server"],
        "env": {
          "CLS_SECRET_ID": "替换为你的SecretId",
          "CLS_SECRET_KEY": "替换为你的SecretKey",
          "CLS_REGION": "ap-guangzhou"
        }
      }
    }
  }
}

说明：uvx 会自动从 PyPI 下载并运行 cls-mcp-server，无需手动 pip install。CLS_REGION 改为你的日志所在地域（如 ap-shanghai、ap-beijing）。

第二步：重启客户端

保存配置后，重启 Claude Desktop / Cursor / VS Code，客户端会自动拉起 CLS MCP Server。

第三步：验证

在客户端中发送一条消息测试：

帮我查看 CLS 支持哪些地域

如果返回了地域列表（广州、上海、北京等），说明连接成功。

其他安装方式

如果不想用 uvx，也可以手动安装后在配置中使用 cls-mcp-server 命令：

# 方式一：pip 安装（适合已有 pip 工作流的用户）
pip install cls-mcp-server

# 方式二：源码安装（适合需要修改源码的开发者）
git clone https://github.com/Tinker-LGD2026/cls-mcp-server.git
cd cls-mcp-server
uv sync
# 验证: uv run cls-mcp-server --help

使用 pip install 安装后，客户端配置中把 "command": "uvx" 改为 "command": "cls-mcp-server"，"args" 改为 [] 即可。

场景二：远程服务模式

适合将 Server 部署到服务器上，作为独立 HTTP 服务运行，供远程 MCP 客户端连接。

方式一：Docker 部署（推荐，最简单）

一条命令即可启动，无需安装 Python 或任何依赖：

docker run -d \
  --name cls-mcp-server \
  -p 8000:8000 \
  -e CLS_SECRET_ID=替换为你的SecretId \
  -e CLS_SECRET_KEY=替换为你的SecretKey \
  -e CLS_REGION=ap-guangzhou \
  ghcr.io/tinker-lgd2026/cls-mcp-server:latest

验证服务是否启动成功：

curl http://localhost:8000/health
# 预期输出: {"status":"ok","version":"0.3.0","transport":"streamable-http"}

方式二：一键部署脚本（适合无 Docker 的虚拟机）

支持 CentOS 7+、Ubuntu 18.04+、Debian 10+，脚本自动安装 uv + Python 3.12 + 依赖 + 注册 systemd 服务，零前置依赖：

# 1. 将源码上传到服务器（git clone 或 tar.gz 打包上传）
git clone https://github.com/Tinker-LGD2026/cls-mcp-server.git
cd cls-mcp-server

# 2. 运行一键部署脚本
sudo bash deploy/systemd/install.sh

# 3. 编辑配置文件，填入真实密钥
sudo vim /opt/cls-mcp-server/.env

# 4. 启动服务
sudo systemctl start cls-mcp-server

# 5. 验证
curl http://127.0.0.1:8000/health

CentOS 7 用户：不用担心 Python 版本问题，脚本通过 uv 自动下载 Python 3.12，不影响系统自带 Python。如果 git clone 太慢，可以在本地打包后 scp 上传，详见部署手册 - systemd 部署。

客户端连接远程服务

服务启动后，在 MCP 客户端中配置远程连接：

{
  "mcpServers": {
    "cls": {
      "url": "http://你的服务器IP:8000/mcp"
    }
  }
}

如需 SSE 模式（兼容旧版客户端），端点改为 /sse。如已设置 Bearer Token 认证，需添加 "headers": {"Authorization": "Bearer 你的token"}。

配置参考

环境变量

变量	必填	默认值	说明
`CLS_SECRET_ID`	是	—	腾讯云 API SecretId
`CLS_SECRET_KEY`	是	—	腾讯云 API SecretKey
`CLS_REGION`	是	`ap-guangzhou`	地域（如 `ap-shanghai`、`ap-beijing`）
`CLS_TRANSPORT`	否	`stdio`	传输方式：`stdio` / `sse` / `streamable-http`
`CLS_HOST`	否	`0.0.0.0`	HTTP 监听地址（远程模式）
`CLS_PORT`	否	`8000`	HTTP 监听端口（远程模式）
`MCP_AUTH_TOKEN`	否	—	HTTP Bearer Token 认证（远程模式，建议开启）
`CLS_ENABLE_WRITE`	否	`false`	启用写操作工具（创建/修改）
`CLS_ENABLE_DANGEROUS`	否	`false`	启用危险操作工具（删除，需同时开启写操作）
`CLS_LOG_LEVEL`	否	`INFO`	日志级别：`DEBUG` / `INFO` / `WARNING` / `ERROR`
`CLS_REQUEST_TIMEOUT`	否	`60`	SDK 请求超时时间（秒）
`CLS_RETRY_MAX_ATTEMPTS`	否	`3`	失败重试最大尝试次数（含首次调用）
`CLS_RETRY_BASE_DELAY`	否	`1.0`	重试基础退避延迟（秒），实际延迟会指数递增
`CLS_CB_FAILURE_THRESHOLD`	否	`5`	熔断器触发阈值：连续失败多少次后熔断
`CLS_CB_RECOVERY_TIMEOUT`	否	`30`	熔断恢复超时（秒）：熔断后多久尝试恢复
`CLS_ENABLED_TOOLS`	否	—	工具白名单（逗号分隔），未设置则注册全部工具，详见下方说明

工具白名单（CLS_ENABLED_TOOLS）

默认情况下，Server 会注册所有符合权限等级的工具。如果你只需要部分功能，可以通过 CLS_ENABLED_TOOLS 精确控制注册哪些工具，未列出的工具不会注册，AI 助手也无法调用。

配置格式：工具名用英文逗号分隔，名称必须与上方"工具清单"中的工具名完全一致。

# 只注册日志查询相关工具
CLS_ENABLED_TOOLS="cls_search_log,cls_get_log_context,cls_get_log_histogram,cls_get_log_count,cls_describe_search_syntax,cls_convert_time"

# 只注册告警管理相关工具
CLS_ENABLED_TOOLS="cls_describe_alarms,cls_describe_alarm_detail,cls_describe_alarm_notices,cls_describe_alarm_records,cls_get_alarm_detail"

# CLI 方式
cls-mcp-server --enabled-tools "cls_search_log,cls_get_log_context,cls_describe_topics,cls_describe_index"

常见场景示例：

场景	推荐配置
只做日志查询分析	`cls_search_log,cls_get_log_context,cls_get_log_histogram,cls_get_log_count,cls_describe_search_syntax,cls_convert_time`
只做告警监控	`cls_describe_alarms,cls_describe_alarm_detail,cls_describe_alarm_notices,cls_describe_alarm_records,cls_get_alarm_detail`
日志查询 + 资源浏览	`cls_search_log,cls_get_log_context,cls_get_log_count,cls_describe_topics,cls_describe_logsets,cls_describe_index,cls_convert_time`
不设置（默认）	注册全部工具

提示：白名单与权限控制（CLS_ENABLE_WRITE / CLS_ENABLE_DANGEROUS）是 AND 关系，两者同时满足才会注册。填写了不存在的工具名会在启动日志中输出警告，不会影响其他工具注册。

部署指南

除了上面"快速开始"中的 Docker 和一键脚本，还支持更多部署方式：

方式	适用场景	文档
Docker / Docker Compose	远程服务，生产环境推荐	详细说明
systemd + 一键脚本	传统虚拟机（CentOS/Ubuntu）	详细说明
Kubernetes / Helm	容器编排，多副本水平扩展	详细说明
Nginx 反向代理 + HTTPS	生产环境 TLS 终结	详细说明
HTTP Bearer Token 认证	远程服务访问控制	详细说明

完整部署手册请参考 docs/deployment-guide.md。

国内环境加速

如果 pip / Docker / uv 下载速度慢：

# pip 使用清华源
pip install cls-mcp-server -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# uv 使用国内源
UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple uvx cls-mcp-server --help

更多加速方案（Docker 镜像加速、uv 离线安装、GitHub 代理等）请参考部署手册 - 国内环境加速。

许可证

Apache-2.0

Install Server

license - permissive license

quality

maintenance

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Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Tinker-LGD2026/cls-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server

CLS MCP Server

功能特性

工具清单

日志检索（5 个）

指标查询（3 个）

告警管理（8 个）

资源管理（14 个）

数据加工（3 个）

定时 SQL（3 个）

时间工具（1 个）

快速开始

环境准备

1. 安装 uv（Python 包管理器）

2. 获取腾讯云密钥

场景一：本地 stdio 模式

第一步：配置 MCP 客户端

第二步：重启客户端

第三步：验证

其他安装方式

场景二：远程服务模式

方式一：Docker 部署（推荐，最简单）

方式二：一键部署脚本（适合无 Docker 的虚拟机）

客户端连接远程服务

配置参考

环境变量

工具白名单（CLS_ENABLED_TOOLS）

部署指南

国内环境加速

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