MCP（Model Context Protocol）是大模型和开发环境之间建立统一上下文交互标准化接口的协议，使模型可以在安全受控的前提下访问实时的领域知识。Observable MCP Server 旨在为用户提供一整套的可观测 AI 交互能力，支持自然语言形式的多模态数据的访问和分析。可以与 Cursor、Cline、Windsurf 以及各类 Agent 框架无缝集成，使得企业人员可以更高效率和可靠地使用可观测数据。
本项目已使用 Go 语言重构，提供单一二进制文件、零运行时依赖的部署体验。如需使用原 Python 版本，请访问V1 。
Observable MCP Server 的优势
多源数据协同：一次接入即可同时查询日志服务 SLS、应用实时监控服务 ARMS、云监控 CloudMonitor、Prometheus 监控等多款可观测产品的数据，统一呈现日志、指标与链路视角。
自然语言驱动：无需手写查询语句，支持通过自然语言直接检索日志、链路、指标等信息，并返回结构化答案。
企业级安全：基于阿里云 AccessKey 认证机制，服务端不额外采集数据，对每个工具的输入输出进行严格校验，保障数据安全可控。
单一二进制部署：Go 编译产物为单一可执行文件，无需安装运行时环境，支持 Linux/macOS/Windows 多平台。
稳定性保障：内置重试（指数退避）、熔断器、优雅关闭等机制，适合生产环境使用。
付费功能说明
Observable MCP Server 中的部分 AI 智能工具后端调用了阿里云 STAROps（智能运维平台）的接口，这些工具在使用时会产生费用。
付费工具列表
以下工具属于 AI 智能工具，每次调用均会创建一次 STAROps AI 对话会话并产生费用：
工具名称 | 功能 | 说明 |
| 自然语言转 SQL 查询语句 | 将用户的自然语言问题转换为可直接执行的 SLS SQL |
| 自然语言转 SPL 查询语句 | 将用户的自然语言问题转换为 SPL 语句并执行 |
| SLS 智能运维助手 | 基于 AI 对话为用户提供日志服务的运维建议 |
| 自然语言数据查询 | 通过 DataAgent 以自然语言直接查询可观测数据 |
费用说明
付费工具通过阿里云 STAROps 智能运维平台计费，具体计费详情查看 计费说明。
如不需要 AI 转换能力，可在
config.yaml的enabled_tools中精确控制启用的工具列表，仅保留免费工具，避免产生意外扣费。toolkit: scope: all enabled_tools: - sls_list_projects - sls_list_logstores - sls_execute_sql - sls_execute_spl - cms_execute_promql # ... 按需添加其他免费工具
如何接入
步骤一：权限配置
服务运行需要有效的阿里云 AccessKey ID 和 AccessKey Secret，可通过 创建AccessKey获取。
若使用RAM用户则需要注意：
与 AccessKey 关联的 RAM 用户或角色必须被授予访问相关云服务所需的权限。
请遵循"最小权限原则"：仅授予计划使用的 MCP 工具所需最小权限集，以降低安全风险。
重要Observable MCP Server 在运行时会使用您提供的 AccessKey 调用阿里云 OpenAPI，但不会以任何形式存储 AccessKey，也不会将其用于设计功能之外的任何其他用途。
步骤二：安装 MCP 服务
此处提供两种安装方式，请按需要选择。强烈建议将 MCP Server 部署在内部网络或受信环境中，例如私有 VPC (Virtual Private Cloud) 内，避免直接暴露于公共互联网。推荐使用阿里云函数计算 (FC)部署，并配置其网络设置为仅 VPC 内访问，以实现网络层面的隔离和安全。
下载预编译二进制文件
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
配置凭证后即可启动：
# 设置阿里云 AccessKey
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID=<YOUR_ACCESS_KEY_ID>
export ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET=<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>
# 以 stdio 方式启动（适用于 Cursor/Kiro/Cline 等本地集成）
./alibabacloud-observability-mcp-server start --stdio
# 以 SSE 或 streamable-http 方式启动（由 config.yaml 中 server.transport 决定）
./alibabacloud-observability-mcp-server start --config config.yaml克隆源码构建
需要 Go 1.22 及以上版本。
# clone 源码
git clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-observability-mcp-server.git
# 进入源码目录
cd alibabacloud-observability-mcp-server
# 构建当前平台
make build
# 启动服务（以 stdio 方式）
./bin/alibabacloud-observability-mcp-server start --stdio
# 启动服务（以 SSE/streamable-http 方式，需要 config.yaml）
./bin/alibabacloud-observability-mcp-server start --config config.yaml构建所有平台的二进制文件命令：
# 构建 Linux/macOS/Windows 全平台
make build-all生成的二进制文件位于 bin/ 目录。
配置说明
配置采用两层结构：
config.yaml— 服务器配置（传输模式、日志、网络、工具集等）。.env文件或环境变量 — 凭证和运行时参数（AccessKey 等敏感信息）。
config.yaml 结构
config.yaml 搜索路径：当前目录 → ./config/ 目录。stdio 模式下如果 config.yaml 不存在，将使用内置默认值。
# 服务器配置
server:
transport: streamable-http # stdio, sse, streamable-http
host: "0.0.0.0"
port: 8180
# 日志配置
logging:
level: info # debug, info, warn, error
debug_mode: false
# 工具集配置
toolkit:
scope: all # all, paas, iaas
# 精细化工具选择（可选）
# 当 enabled_tools 非空时，仅注册列表中的工具（scope 仍决定加载哪些 toolkit）。
# 取消注释需要的工具即可启用，其余保持注释状态。
# enabled_tools:
# ## ── Shared 工具（通用） ──
# - introduction # 获取服务介绍信息
# - list_workspace # 列出可用工作空间
# - list_domains # 列出工作空间中的实体域
# 网络配置
network:
max_retry: 1
retry_wait_seconds: 1
read_timeout_ms: 610000
connect_timeout_ms: 30000
# 本地化配置
locale:
timezone: Asia/Shanghai
language: zh-CN
# 端点覆盖配置（可选，用于内网访问或自定义端点）
# endpoints:
# sls:
# cn-hangzhou: "cn-hangzhou-intranet.log.aliyuncs.com"
# cms:
# cn-hangzhou: "cms.cn-hangzhou.aliyuncs.com"配置项说明
配置项 | 含义 | 选项 |
| 指定传输方式。 | 可选值为 |
| 监听地址（仅 sse/streamable-http 模式）。 | 默认值为 |
| 监听端口（仅 sse/streamable-http 模式）。 | 默认值为 |
| 日志级别。 | 可选值为 |
| 调试模式，输出完整请求/响应。 | 默认值为 |
| 指定要启用的工具。 | 可选值为 |
| 精细化工具选择（可选）。当该列表非空时，仅注册列表中指定的工具， | 默认为空（注册 |
| 最大重试次数。 | 默认值为 |
| 读取超时（毫秒）。 | 默认值为 |
| 连接超时（毫秒）。 | 默认值为 |
| 时区（用于时间解析）。 | 默认值为 |
| 语言（用于错误消息等）。 | 默认值为 |
.env环境变量（凭证和运行时参数）
凭证优先从 .env 文件读取，如未找到则从 shell 环境变量读取。
环境变量 | 含义 | 必需 |
| 阿里云 AccessKey ID。 | 是 |
| 阿里云 AccessKey Secret。 | 是 |
| STS Token（临时凭证，可选）。 | 否 |
| 默认区域。 | 否 |
| 默认工作空间（PaaS 工具需要）。 | 否 |
切勿在没有任何身份验证或访问控制机制的情况下，将配置了您 AccessKey 的 MCP Server SSE/HTTP 端点暴露在公共互联网上，这会带来极高的安全风险。
初始化时不传入 AccessKey 和 AccessKey Secret 时，会使用访问凭证：
若环境变量设置了 ALIBABA_CLOUD_SECURITY_TOKEN，则使用 STS Token 作为默认凭据。
若环境变量未设置 ALIBABA_CLOUD_SECURITY_TOKEN，则判断 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 均存在且非空，则使用它们作为默认凭据。
CLI 命令
命令 | 含义 | 参数 |
| 启动 MCP 服务。 |
|
| 显示版本信息。 | 无。 |
| 列出所有已注册的 MCP 工具。 | 无。 |
使用 MCP 服务示例
查询拥有的Projects
运行 MCP 服务后使用自然语言向大模型提问，进行Projects列表的查询。
通过调用 MCP Server 提供的工具sls_list_projects进行数据查询，实现多源数据协同。
列出云监控可用指标
使用自然语言向大模型提问"列出云监控命名空间下的可用指标"，通过调用 MCP Server 提供的工具
cms_list_metrics、cms_list_namespaces等进行数据查询，返回指定命名空间下的可用监控指标列表。
查询实体实例数据
使用自然语言向大模型提问"想查询具体的实体实例数据"，通过调用 MCP Server 提供的工具
umodel_get_entities、umodel_get_metrics、umodel_list_data_set等进行数据查询，返回实体的详细实例数据。
AI 工具集成配置
Cursor / Kiro / Cline（streamable-http 模式，推荐）
配置
config.yaml（设置server.transport: streamable-http）。启动服务：
./alibabacloud-observability-mcp-server start --config config.yaml。在 AI 工具中配置
mcp.json：
{
"mcpServers": {
"alibaba_cloud_observability": {
"url": "http://localhost:8180/streamhttp"
}
}
}Cursor / Kiro / Cline（stdio 模式）
在 AI 工具中配置 mcp.json：
{
"mcpServers": {
"alibaba_cloud_observability": {
"command": "./bin/alibabacloud-observability-mcp-server",
"args": ["start", "--stdio"],
"env": {
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID": "<YOUR_ACCESS_KEY_ID>",
"ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET": "<YOUR_ACCESS_KEY_SECRET>"
}
}
}
}stdio 模式下，如果 config.yaml 不存在，将使用内置默认值。相关参考
支持的工具列表参考
MCP 工具列表更新较为频繁，具体支持工具列表以最新版本为准。可通过 ./alibabacloud-observability-mcp-server tools 命令查看当前已注册的所有工具。