AnomalyArmor 智能体

用于 AnomalyArmor 数据可观测性的 AI 技能和 MCP 服务器。直接从 Claude Code、Cursor 或任何兼容 MCP 的 AI 工具中监控数据质量、检测模式漂移并管理警报。

版本: 0.6.0 | 工具: 52 个整合的 MCP 工具 | 技能: 14 个斜杠命令

快速入门

选项 1：Claude Code 插件（推荐）

# Install the plugin
claude plugin marketplace add anomalyarmor/agents
claude plugin install armor@anomalyarmor

# Or via skills.sh
npx skills add anomalyarmor/agents

然后使用以下技能：

• /armor:status - 检查数据健康状况

• /armor:alerts - 查看和管理警报

• /armor:recommend - 获取 AI 监控建议

• /armor:ask - 询问有关数据的问题

选项 2：MCP 服务器

添加到您的 MCP 配置中（Claude Code、Cursor 等）：

{
  "mcpServers": {
    "armor": {
      "command": "uvx",
      "args": ["armor-mcp"]
    }
  }
}

Related MCP server: aegis-dq

前置要求

1. AnomalyArmor 账户：在 anomalyarmor.ai 注册

2. API 密钥：在“设置 > API 密钥”中生成

3. 配置：设置 ARMOR_API_KEY 环境变量或创建 ~/.armor/config.yaml：

api_key: aa_live_your_key_here

可用技能

MCP 工具（29 个整合工具）

工具遵循整合模式：每个域一个工具，通过 action 参数处理多种操作，在保持完整功能的同时减少上下文窗口的使用。

健康状况与简报

• health_summary() - 所有资产的整体数据健康状况

• get_todays_briefing() - 包含警报、新鲜度和覆盖率缺口的每日 AI 简报

警报 (5 个工具)

• get_alerts_summary() - 按严重程度和状态统计的警报数量

• list_alerts(status, severity, asset_id, from_date, to_date) - 带过滤器的警报查询

• list_inbox_alerts(status, limit) - 未解决的警报收件箱

• update_alert(alert_id, action, ...) - 确认、解决、暂缓或评论警报

• get_alert_trends(period) - 警报趋势随时间的变化

• get_alert_history(alert_id) - 特定警报的完整历史记录

警报规则 (3 个工具)

• list_alert_rules(asset_id, is_active) - 列出已配置的规则

• create_alert_rule(asset_id, rule_type, ...) - 创建新的警报规则

• manage_alert_rule(rule_id, action, ...) - 更新、删除、启用/禁用或复制规则

资产 (3 个工具)

• list_assets(source, asset_type, search) - 列出受监控的资产

• create_asset(name, source_type, connection_config) - 创建数据源

• manage_asset(asset_id, action, ...) - 更新、删除、测试连接或触发发现

• trigger_asset_discovery(asset_id) - 开始模式发现

新鲜度 (4 个工具)

• get_freshness_summary() - 所有资产的新鲜度概览

• check_freshness(asset_id, table_path) - 检查特定表的新鲜度

• setup_freshness(asset_id, table_path, check_interval, ...) - 创建新鲜度计划

• list_freshness_schedules(asset_id) - 列出已配置的计划

• manage_freshness_schedule(schedule_id, action, ...) - 更新、删除、暂停/恢复计划

模式漂移 (5 个工具)

• get_schema_summary() - 模式漂移概览

• list_schema_changes(asset_id, severity, from_date, to_date) - 列出检测到的更改

• create_schema_baseline(asset_id, description) - 创建基准

• enable_schema_monitoring(asset_id, schedule_type, notify_on) - 启用监控

• disable_schema_monitoring(asset_id) - 禁用监控

• get_schema_monitoring(asset_id) - 查看当前监控配置

• dry_run_schema(asset_id, schedule_type) - 在启用前测试模式监控

数据质量 (4 个工具)

• get_metrics_summary(asset_id) / list_metrics(asset_id) - 查看指标

• create_metric(asset_id, metric_type, table_path, ...) - 创建行数、空值率或自定义指标

• manage_metric(metric_id, action, ...) - 更新、删除、捕获或查看快照

• get_validity_summary(asset_id) / list_validity_rules(asset_id) - 查看有效性规则

• create_validity_rule(asset_id, rule_type, table_path, ...) - 创建有效性规则

• manage_validity_rule(rule_id, action, ...) - 更新、删除、检查或查看结果

参照完整性 (2 个工具)

• create_referential_check(asset_id, ...) - 创建跨表参照检查

• manage_referential(check_id, action, ...) - 列出、删除、运行或查看结果

目标位置 (4 个工具)

• list_destinations(destination_type) - 列出警报目标（Slack、电子邮件、Webhook）

• setup_destination(destination_type, ...) - 创建 Slack 频道、电子邮件或 Webhook 目标

• manage_destination(destination_id, action, ...) - 更新、删除、测试、启用/禁用

• manage_rule_destinations(rule_id, action, ...) - 将目标链接/取消链接到警报规则

覆盖率与建议 (3 个工具)

• get_coverage(asset_id) - 资产的覆盖率等级和评分

• manage_coverage(asset_id, action) - 获取后续步骤或应用推荐的监控

• recommend(asset_id, recommendation_type) - 关于新鲜度、指标、覆盖率或阈值的 AI 建议

智能 (2 个工具)

• ask_question(asset, question) - 自然语言问答

• generate_intelligence(asset) - 触发 AI 知识库生成

目录 (4 个工具)

• get_lineage(asset_id, depth, direction) - 数据血缘图

• job_status(job_id) - 检查异步作业状态

• create_tag(asset_id, name, object_path, ...) - 创建并分配标签

• list_tags(asset_id) / apply_tags(asset_id, ...) - 列出并应用标签

API 密钥

• get_api_key_info() - 查看当前 API 密钥详情和权限

示例

检查数据健康状况

User: Is my data healthy?

Your data health status:
- Overall: WARNING
- 3 unresolved alerts (1 critical, 2 warning)
- 2 stale tables (orders, customers)
- 1 unacknowledged schema change
- Coverage: 65% (Tier 2: Protected)

获取 AI 建议

User: What should I monitor on my Snowflake warehouse?

Based on your table patterns and update frequency:
1. orders (high traffic) - Add freshness check (hourly), row count metric
2. customers (PII) - Enable schema drift monitoring, add null checks
3. payments (financial) - Add freshness + row count + validity rules

Want me to set these up? I can configure all three in one go.

每日简报

User: What happened overnight?

Your daily briefing:
- 2 new alerts: orders table stale (6h), schema change in users
- Coverage improved: finance schema now at Tier 3 (Verified)
- Recommendation: 4 tables still have no monitoring. Run /armor:recommend.

根本原因分析

User: Why is the orders table stale?

Investigation results:
- Last update: 6 hours ago (expected: hourly)
- Upstream dependency: raw_orders was last updated 8 hours ago
- Likely cause: upstream ETL job failed or delayed
- Impact: 3 downstream dashboards affected

故障排除

身份验证失败

Error: No API key configured

解决方案：设置 ARMOR_API_KEY 环境变量或创建 ~/.armor/config.yaml

未找到 MCP 服务器

Error: MCP server 'armor' not found

解决方案：

1. 配置更改后重启您的 AI 工具

2. 验证是否安装了 uvx：uvx --version

3. 检查 MCP 配置语法

技能无法加载

解决方案：

1. 验证插件是否已安装：claude plugin list

2. 检查技能目录是否存在

3. 重启 Claude Code

开发

请参阅 AGENTS.md 获取开发指南。

支持

• 问题反馈: GitHub Issues

• 文档: docs.anomalyarmor.ai

• 电子邮件: support@anomalyarmor.ai

许可证

MIT 许可证 - 请参阅 LICENSE