SysOM MCP是一套基于 Model Context Protocol(MCP)的系统诊断工具集。它将多个 SysOM 诊断服务聚合到统一的 MCP Server 中,对外提供标准 MCP 调用接口,使你可以直接运行诊断服务,或接入 AI 智能助手(如 Qwen Code)用自然语言完成系统诊断、性能分析与问题排查。
核心能力一览
标准 MCP 协议实现,可与 Qwen Code 等客户端对接。
单一 MCP Server 聚合多类诊断服务,统一调用入口。
支持两种运行模式:stdio(给 MCP 客户端)与 SSE(HTTP/SSE 服务)。
20+ 诊断工具:内存、IO、网络、调度、磁盘、崩溃分析等。
支持 VMCORE / dmesg 宕机诊断:创建任务、查询结果、查看历史。
直接拉起 SysOM MCP 服务器
环境要求
Python 3.11+
uv 包管理工具
若需使用 Qwen Code,需要配置Node.js + npm。
安装与依赖准备
git clone https://github.com/alibaba/sysom\_mcp.git # 克隆项目
cd sysom_mcp
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 安装 uv
uv sync # 安装依赖配置认证信息
在项目根目录创建 .env 文件(默认 AccessKey 模式):
type='access_key'
ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
ACCESS_KEY_SECRET=your_access_key_secret如需 STS、RAM Role ARN 等其他认证方式,请参考项目内 ENV_CONFIG.md。启动 SysOM MCP Server
SysOM MCP 支持两种运行模式:stdio 与 SSE。
stdio 模式(MCP 标准:JSON-RPC over stdio)
适用于“由 MCP Client 拉起并通过标准输入输出通信”的场景(例如后面 AI 助手接入时就会用它):
uv run python sysom_main_mcp.py --stdioSSE 模式(HTTP/SSE 服务)
适用于希望把服务作为网络端点暴露出来的场景:
uv run python sysom_main_mcp.py --sse --host 0.0.0.0 --port 7140
通过 AI 智能助手接入 SysOM MCP
以 Qwen Code 为例,让 AI 助手通过 MCP 协议调用 SysOM MCP 提供的诊断工具。可实现使用自然语言描述问题后,AI 决定调用哪些工具、如何组合输出诊断结论。
安装 Qwen Code:确保本机有 Node.js + npm,然后执行以下命令进行安装。
# 可选:配置 npm 镜像源加速 npm config set registry https://registry.npmmirror.com # 安装 Qwen Code npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest参考阿里云百炼文档开通服务并获取API Key。
配置 Qwen Code MCP Server,编辑 Qwen Code 配置文件(通常位于
~/.qwen/settings.json),加入 SysOM MCP 作为 MCP Server:{ "mcpServers": { "sysom_mcp": { "command": "uv", "args": ["run", "python", "sysom_main_mcp.py", "--stdio"], "env": { "ACCESS_KEY_ID": "your_access_key_id", "ACCESS_KEY_SECRET": "your_access_key_secret", "DASHSCOPE_API_KEY": "your_dashscope_api_key" }, "cwd": "<项目目录>", "timeout": 30000, "trust": false } } }配置要点:
command/args:通过uv run ... --stdio方式让 Qwen Code 自动拉起 SysOM MCP(stdio 通信)cwd:必须替换为 sysom_mcp 的实际目录env:填入真实的密钥环境变量trust=false:首次使用时需要人工确认信任该 MCP Servertimeout:默认 30 秒,可按实际诊断耗时调整