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📌 重要提示

本项目已使用 Go 语言重构。如需使用原 Python 版本，请访问 v1 目录：

• 📖 v1/README.md - Python 版本文档
• 📦 Python 版本通过 pip install mcp-server-aliyun-observability 安装

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阿里云可观测 MCP Server 的 Go 语言实现，为 AI 模型提供对阿里云日志服务（SLS）和云监控（CMS）的结构化数据访问能力。基于 Model Context Protocol 协议，可与 Cursor、Kiro、Cline、Windsurf 等 AI 工具无缝集成。

特性

• 支持 stdio、SSE、streamable-http 三种传输模式
• 模块化工具集架构：PaaS（云监控 2.0）、IaaS（SLS/CMS 直接访问）、Shared
• 灵活的时间表达式解析：相对时间、绝对时间戳、Grafana 风格、预设关键词
• 时序数据对比分析：统计计算、趋势分析、差异评分
• 结构化错误处理：英文错误描述和解决方案建议
• 稳定性保障：重试（指数退避）、熔断器、优雅关闭
• 结构化 JSON 日志（slog）
• 单一二进制文件，零运行时依赖

快速开始

下载与安装

从 Releases 页面下载对应平台的二进制文件：

解压后包含：

• alibabacloud-observability-mcp-server - 可执行文件
• config.yaml - 默认配置文件

配置凭证

AccessKey 获取方式：阿里云 AccessKey 管理

启动服务

CLI 命令

从源码构建

配置

配置采用两层结构：

1. config.yaml - 服务器配置（传输模式、日志、网络等）
2. .env 文件或环境变量 - 凭证和运行时参数

详细的配置项说明请参考 config.yaml 中的注释。

AI 工具集成

Streamable-HTTP 模式（推荐）

1. 配置 config.yaml（设置 server.transport: streamable-http）
2. 启动服务：./bin/alibabacloud-observability-mcp-server start
3. 配置 mcp.json：

stdio 模式

工具集

查看完整工具列表

运行以下命令查看当前注册的所有工具：

付费功能说明

以下 AI 智能工具每次调用会产生 STAROps 费用：

|工具 |功能 |

阿里云可观测 MCP Server（Go 版）

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📌 重要提示

本项目已使用 Go 语言重构。如需使用原 Python 版本，请访问 v1 目录：

• 📖 v1/README.md - Python 版本文档
• 📦 Python 版本通过 pip install mcp-server-aliyun-observability 安装

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阿里云可观测 MCP Server 的 Go 语言实现，为 AI 模型提供对阿里云日志服务（SLS）和云监控（CMS）的结构化数据访问能力。基于 Model Context Protocol 协议，可与 Cursor、Kiro、Cline、Windsurf 等 AI 工具无缝集成。

特性

• 支持 stdio、SSE、streamable-http 三种传输模式
• 模块化工具集架构：PaaS（云监控 2.0）、IaaS（SLS/CMS 直接访问）、Shared
• 灵活的时间表达式解析：相对时间、绝对时间戳、Grafana 风格、预设关键词
• 时序数据对比分析：统计计算、趋势分析、差异评分
• 结构化错误处理：英文错误描述和解决方案建议
• 稳定性保障：重试（指数退避）、熔断器、优雅关闭
• 结构化 JSON 日志（slog）
• 单一二进制文件，零运行时依赖

快速开始

下载与安装

从 Releases 页面下载对应平台的二进制文件：

# Linux amd64
wget https://github.com/aliyun/alibabacloud-observability-mcp-server/releases/latest/download/alibabacloud-observability-mcp-server-linux-amd64.tar.gz
tar -xzf alibabacloud-observability-mcp-server-linux-amd64.tar.gz

# macOS arm64 (M1/M2)
wget https://github.com/aliyun/alibabacloud-observability-mcp-server/releases/latest/download/alibabacloud-observability-mcp-server-darwin-arm64.tar.gz
tar -xzf alibabacloud-observability-mcp-server-darwin-arm64.tar.gz

解压后包含：

• alibabacloud-observability-mcp-server - 可执行文件
• config.yaml - 默认配置文件

配置凭证

# 设置阿里云 AccessKey
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=

AccessKey 获取方式：阿里云 AccessKey 管理

启动服务

# 以 stdio 模式启动（MCP 客户端直接调用）
./alibabacloud-observability-mcp-server start --stdio

# 以网络模式启动（默认 transport 在 config.yaml 中配置）
./alibabacloud-observability-mcp-server start --config config.yaml

CLI 命令

# 查看版本信息
./alibabacloud-observability-mcp-server version

# 列出所有已注册工具
./alibabacloud-observability-mcp-server tools

从源码构建

git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-observability-mcp-server.git
cd alibabacloud-observability-mcp-server
make build

配置

配置采用两层结构：

1. config.yaml - 服务器配置（传输模式、日志、网络等）
2. .env 文件或环境变量 - 凭证和运行时参数

详细的配置项说明请参考 config.yaml 中的注释。

AI 工具集成

streamable-http 模式（推荐）

1. 配置 config.yaml（设置 server.transport: streamable-http）
2. 启动服务：./bin/alibabacloud-observability-mcp-server start
3. 配置 mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "url": "http://localhost:8080"
    }
  }
}

stdio 模式

{
  "mcpServers": {
    "alibaba_cloud_observability": {
      "command": "./bin/alibabacloud-observability-mcp-server",
      "args": ["start", "--stdio"],
      "env": {