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MCP Server


什么是 MCP Server?

MCP Server,模型上下文协议(Model Context Protocol,简称 MCP) 是一个开放协议,旨在标准化应用程序与 AI 模型之间的安全连接和数据源访问。它的核心目标是让开发者能够通过统一的“工具”和“资源”,轻松地为模型提供上下文信息(如数据、内容、操作),从而增强模型能力,而无需重新训练模型。

基于 MCP Server 构建的服务,最终提供一个统一的多模型可调用接口。该服务支持多客户端接入,并采用 API Key 鉴权机制,以此安全访问观测云的各项核心功能,包括监控器、日志、仪表板及 DQL 查询。

开始接入

此处以通过 Cherry Studio 接入方式为例。

接入方式

其他更多接入方式正在开发中,敬请期待!

下载版本

  1. 下载 MCP Server 客⼾端 Cherry Studio,选择对应版本;

  2. 打开 Cherry Studio,开始配置大模型基础服务。

此处以火山引擎为例,配置 API 密钥。

配置观测云 MCP 服务

  1. ⾃定义输入服务名称和描述;
  2. 类型选择 streamableHttp;
  3. 定义 URL:https://obsy-ai.guance.com/obsy_ai_mcp/mcp;
  4. 请求头格式为:Authorization=DF-API-KEY;Endpoint=SITE_KEY
  5. 配置完 MCP 服务后保存后开启,再回到⾸⻚,选择 MCP 服务。

配置说明

  • 接⼝以 API KEY 为认证⽅式,每⼀次请求使⽤请求体 Header 中的 DF-API-KEY 的值作为有效性检验,以及本次请求的⼯作空间限定依据(取此 DF-API-KEY 所属的⼯作空间);

  • 当前 MCP 服务所展⽰的所有接⼝都只需要提供 API KEY(Header:DF-API-KEY)作为凭证。如果凭据存在且有效,则视为认证通过。

  • MCP Endpoint 配置参数为 SITE_KEY,例如: cn1。具体对应 MAP 参考如下:

SITE_KEY_MAP = {
    # === 中国区 SaaS 部署 ===
    "cn1": "https://openapi.guance.com",        # 中国区1(杭州)——默认
    "cn2": "https://aws-openapi.guance.com",    # 中国区2(宁夏)
    "cn4": "https://cn4-openapi.guance.com",    # 中国区4(广州)
    "cn6": "https://cn6-openapi.guance.one",    # 中国区6(香港)
    "us1": "https://us1-openapi.guance.com",    # 海外区1(俄勒冈)
    "eu1": "https://eu1-openapi.guance.one",    # 欧洲区1(法兰克福)
    "ap1": "https://ap1-openapi.guance.one",    # 亚太区1(新加坡)
    "za1": "https://za1-openapi.guance.com",    # 非洲区1(南非)
    "id1": "https://id1-openapi.guance.com",    # 印尼区1(雅加达)
}

调用 MCP 服务

工具名
功能 输入示例 备注
监控器管理 列出观测云中的监控器列表 列出观测云中的监控器列表 默认查询前 10 条数据
日志数据访问规则 列出观测云的日志数据访问规则 列出观测云的日志数据访问规则 默认查询前 10 条数据
仪表板管理 获取观测云的仪表板列表 获取观测云的仪表板列表 默认查询前 10 条数据
日志查询 执行 DQL 日志查询 最近 15 分钟查询指标 "namespace": "L",指标集 "datasource": "worker-0",查询方式 "select-clause": "last(*)",过滤 "where-clause": "{ host = 'cluster' }",分组为 "group-by-clause": "host" 默认查询:最近 5 分钟,namespace为L,指标集为default,获取所有日志和字段,无额外过滤
必要字段
  • namespace:指标类别(M/L/T/R等)
  • datasource:指标来源(cpu/worker/kodo-inner/view等)
  • select-clause:查询方式(如last(*)
  • 指标查询 执行 DQL 指标查询 最近 15 分钟查询指标 "namespace": "M",指标集 "datasource": "cpu",查询方式 "select-clause": "avg(load5s)",过滤 "where-clause": "{ host = 'cluster' }",分组为 "group-by-clause": "host" 默认查询:最近 5 分钟 cpu 指标集下 load5s 的平均值,无过滤与分组
    必要字段
  • namespace:指标类别(M/L/T/R等)
  • datasource:指标来源
  • select-clause:查询方式(如avg(load5s)
  • 链路查询 执行 DQL 链路查询 最近 15 分钟查询指标 "namespace": "T",指标集 "datasource": "kodo-inner",查询方式 "select-clause": "last(*)",过滤 "where-clause": "{ host = 'cluster' }",分组为 "group-by-clause": "service" 默认查询:最近 5 分钟 kodo-inner 链路指标最新值,无过滤与分组
    必要字段
  • namespace
  • datasource
  • select-clause
  • RUM查询 执行 DQL RUM 查询 最近 15 分钟查询指标 "namespace": "R",指标集 "datasource": "view",查询方式 "select-clause": "avg('loading_time') as 平均",过滤 "where-clause": "{ view_path = xxxx AND app_id = 'xxx' }",分组为 "group-by-clause": "app_id" 默认查询:最近 5 分钟所有视图的loading_time平均值,无过滤与分组
    必要字段
  • namespace
  • datasource
  • select-clause
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