可观测 MCP 服务接入实现数据查询分析-日志服务(SLS)-阿里云帮助中心

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。

重要

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
`sls_text_to_sql`	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
`sls_text_to_spl`	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_sop`	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
`cms_natural_language_query`	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。
权限配置方案
如需更精细的权限控制，可根据实际使用的工具集（toolkit.scope）按服务分别授权。
- SLS（日志服务）权限 — 适用于 sls_* 系列工具。
  可直接使用系统策略 AliyunLogReadOnlyAccess，或创建自定义策略：
```
{
  "Version": "1",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "log:ListProject",
        "log:ListLogStores",
        "log:ListMetricStores",
        "log:GetLogStoreLogs",
        "log:GetContextLogs"
      ],
      "Resource": [
        "acs:log:*:*:project/*"
      ]
    }
  ]
}
```
  如需限定到特定项目，将 project/* 替换为 project/<YOUR-PROJECT-NAME>。
- CMS（云监控 2.0）权限 — 适用于 cms_* 系列工具、list_workspace、list_domains 及 AI 转换工具。
  CMS 2.0 是 Observable MCP Server 的核心服务，cms_* 系列工具、Shared 工具（list_workspace、list_domains）以及 AI 转换工具（sls_text_to_sql、sls_text_to_promql、sls_text_to_spl）均通过 CMS 2.0 API 实现。请创建自定义策略：
```
{
  "Version": "1",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "cms:ListWorkspaces",
        "cms:GetEntityStoreData"
      ],
      "Resource": ["*"]
    }
  ]
}
```
  若使用 sls_text_to_sql、sls_text_to_promql、sls_text_to_spl 等 AI 转换工具或 cms_natural_language_query 自然语言查询工具，还需额外授予以下权限：注意：CreateThread 和 CreateChat 为写操作，用于创建 AI 对话会话以实现自然语言转查询语句功能。如不需要 AI 转换能力，可不授予这两个权限。
- ARMS（应用实时监控服务）权限 — 适用于 umodel_* 系列 PaaS 工具。
  umodel_* 系列工具通过 CMS 2.0 统一数据模型访问 ARMS 数据，CMS 2.0 后端在执行查询时可能需要以用户身份代理调用 ARMS API。可直接使用系统策略 AliyunARMSReadOnlyAccess，或创建自定义策略：
```
{
  "Version": "1",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": [
        "arms:GetTraceApp",
        "arms:ListTraceApps",
        "arms:SearchTraces",
        "arms:GetTrace",
        "arms:GetStack",
        "arms:QueryMetric",
        "arms:SearchAlertRules"
      ],
      "Resource": ["*"]
    }
  ]
}
```
  注意：MCP Server 不直接调用 ARMS API，而是通过 CMS 2.0 的 GetEntityStoreData 接口间接访问 ARMS 数据。上述 ARMS 权限为 CMS 2.0 后端代理调用所需，若后端使用服务端身份访问则用户侧可不授予。建议首次配置时授予，如确认不需要可移除。
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
`server.transport`	指定传输方式。	可选值为 `stdio`、`sse`、`streamable-http`，默认值为 `stdio`。 - streamable-http ：适用场景为生产环境、Web应用（推荐）。 - 优势：现代HTTP流式协议，性能优异，生产级稳定性。端点路径为 `/streamhttp`。 - 限制：需要网络配置和 config.yaml。 - stdio：适用场景为本地开发、命令行工具。 - 优势：最简单的集成方式，无网络配置要求，直接进程间通信。 - 限制：仅限本地使用，无法多客户端同时访问。 - sse (Server-Sent Events)：适用场景为Web应用、远程访问、特殊场景。 - 优势：支持远程连接，基于标准HTTP协议，支持多客户端。端点路径为 `/sse`。 - 限制：需要维护长连接，性能较streamable-http略低，必须自行负责该服务接入点的访问控制和安全防护。
`server.host`	监听地址（仅 sse/streamable-http 模式）。	默认值为 `0.0.0.0`。
`server.port`	监听端口（仅 sse/streamable-http 模式）。	默认值为 `8180`。
`logging.level`	日志级别。	可选值为 `debug`、`info`、`warn`、`error`，默认值为 `info`。
`logging.debug_mode`	调试模式，输出完整请求/响应。	默认值为 `false`。
`toolkit.scope`	指定要启用的工具。	可选值为 `all`、`paas`、`iaas`，默认值为 `all`。
`toolkit.enabled_tools`	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，`scope` 仍决定加载哪些 toolkit 模块。	默认为空（注册 `scope` 范围内的所有工具）。值为工具名称列表，例如 `["sls_list_projects", "umodel_get_metrics"]`。
`network.max_retry`	最大重试次数。	默认值为 `1`。
`network.read_timeout_ms`	读取超时（毫秒）。	默认值为 `610000`。
`network.connect_timeout_ms`	连接超时（毫秒）。	默认值为 `30000`。
`locale.timezone`	时区（用于时间解析）。	默认值为 `Asia/Shanghai`。
`locale.language`	语言（用于错误消息等）。	默认值为 `zh-CN`。

`.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
`ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID`	阿里云 AccessKey ID。	是
`ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`	阿里云 AccessKey Secret。	是
`ALIBABA_CLOUD_SECURITY_TOKEN`	STS Token（临时凭证，可选）。	否
`ALIBABA_CLOUD_REGION`	默认区域。	否
`ALIBABA_CLOUD_WORKSPACE`	默认工作空间（PaaS 工具需要）。	否

重要

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
`start`	启动 MCP 服务。	`--config`：指定配置文件路径（默认自动搜索）。`--stdio`：强制使用 stdio 传输模式（覆盖 config.yaml 中的设置）。
`version`	显示版本信息。	无。
`tools`	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

说明

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。

PaaS工具（云监控 2.0，推荐）

基于统一数据模型，工具名以 umodel_ 为前缀。

自然语言数据查询（DataAgent）

核心用途：直接使用平台提供的 Agentic Data Retrive 能力，使用自然语言直接获取可观测数据，支持各类云产品、APM 应用以及自定义接入的实体的各类数据查询。

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`cms_natural_language_query`	自然语言数据查询	`query`：自然语言查询（必需） `workspace`：工作空间名称（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	通过自然语言直接查询数据。支持 `time_range`。

注意：该方式获取数据，根据任务属性不同，一般延迟在 15-60s 左右。

UModel Meta 查询工具

核心用途：检索和获取系统中的 UModel 元数据信息。

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`umodel_list_data_set`	列出指定类型的数据集	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `data_set_types`：数据集类型（可选） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	发现可用的数据集。了解数据结构和字段。
`umodel_search_entity_set`	搜索实体集	`workspace`：工作空间名称（必需） `search_text`：搜索关键词（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	通过关键词发现实体集。支持模糊搜索。
`umodel_get_entity_set`	获取实体集合的 Schema 定义	`domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `workspace`：工作空间名称（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需） `detail`：是否返回完整 Schema（可选）	了解实体结构和可用字段。为过滤查询提供字段依据。
`umodel_list_related_entity_set`	列出相关联的实体集	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	了解实体集间的关联关系。探索数据依赖。

实体查询工具 (entity)

核心用途：检索和获取实体的数据以及实体关联的上下游实体。

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`umodel_get_entities`	获取指定实体集的实体列表	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	用于探索可用的实体资源。支持精确查询指定实体。
`umodel_get_neighbor_entities`	获取实体的邻居节点	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `entity_ids`：实体ID列表（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	探索服务依赖关系。构建拓扑图。
`umodel_search_entities`	搜索匹配条件的实体	`workspace`：工作空间名称（必需） `search_text`：搜索关键词（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	支持复杂查询条件。灵活实体发现。

数据查询工具 (data)

核心用途：查询实体关联的各类观测数据以及相邻实体的观测数据。

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`umodel_get_metrics`	获取实体的时序指标数据	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `metric_domain_name`：指标域名称（必需） `metric`：指标名称（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	支持 range/instant 查询 - 可指定时间范围和聚合方式。支持 `analysis_mode`（basic/cluster/forecast/anomaly_detection）。支持 `offset` 时序对比。
`umodel_get_golden_metrics`	获取黄金指标数据	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	快速获取关键性能指标。包含延迟、吞吐量、错误率等。支持 `offset` 时序对比。
`umodel_get_relation_metrics`	获取实体间关系级别的指标	`workspace`：工作空间名称（必需） `src_domain`：源实体域（必需） `src_entity_set_name`：源实体类型（必需） `src_entity_ids`：源实体ID列表（必需） `relation_type`：关系类型（必需） `direction`：关系方向（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	分析微服务调用关系。支持服务依赖分析。
`umodel_get_logs`	获取实体相关的日志数据	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `log_set_name`：日志集名称（必需） `log_set_domain`：日志集域（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	用于故障诊断。支持性能分析。
`umodel_get_events`	获取实体的事件数据	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `event_set_domain`：事件集域（必需） `event_set_name`：事件集名称（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	用于异常事件分析。支持告警事件追踪。
`umodel_get_traces`	获取指定trace ID的详细数据	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `trace_set_domain`：链路集域（必需） `trace_set_name`：链路集名称（必需） `trace_ids`：链路ID列表（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	深入分析调用链。包含完整span信息。
`umodel_search_traces`	基于条件搜索调用链	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `trace_set_domain`：链路集域（必需） `trace_set_name`：链路集名称（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	支持按持续时间、错误状态过滤。返回链路摘要信息。
`umodel_get_profiles`	获取性能剖析数据	`workspace`：工作空间名称（必需） `domain`：实体域（必需） `entity_set_name`：实体类型（必需） `profile_set_domain`：性能剖析集域（必需） `profile_set_name`：性能剖析集名称（必需） `entity_ids`：实体ID列表（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	用于性能瓶颈分析。包含CPU、内存使用情况。

IaaS工具（SLS/CMS 直接访问）

直接访问底层 API，工具名以 sls_ 或 cms_ 为前缀。

SLS 工具

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`sls_list_projects`	列出项目	`regionId`（必需）	发现可用的 SLS 项目
`sls_list_logstores`	列出日志库	`project`、`regionId`（必需）	发现项目下的日志库
`sls_text_to_sql`	自然语言转 SQL	`text`、`project`、`logStore`、`regionId`（必需）	需要 `sls:CallAiTools` 权限
`sls_text_to_promql`	自然语言转 PromQL	`text`、`project`、`metricStore`、`regionId`（必需）	需要 `sls:CallAiTools` 权限
`sls_text_to_spl`	自然语言转 SPL	`text`、`project`、`logStore`、`data_sample`、`regionId`（必需）	需要 `sls:CallAiTools` 权限
`sls_execute_sql`	执行 SQL 查询	`project`、`logStore`、`query`、`regionId`（必需）；`from_time`、`to_time`、`limit`、`offset`、`reverse`（可选）	直接执行 SQL 查询
`sls_execute_spl`	执行原生 SPL 查询	`query`、`workspace`、`regionId`（必需）；`from_time`、`to_time`（可选）	直接执行 SPL 查询
`sls_get_context_logs`	获取日志上下文	`project`、`logStore`、`pack_id`、`pack_meta`、`regionId`（必需）；`back_lines`、`forward_lines`（可选）	查看日志前后文
`sls_log_explore`	日志探索分析	`project`、`logStore`、`regionId`（必需）；`query`、`from_time`、`to_time`、`max_patterns`、`sample_size`（可选）	自动发现日志模式
`sls_log_compare`	日志对比分析	`project`、`logStore`、`regionId`（必需）；`current_from_time`、`current_to_time`、`baseline_from_time`、`baseline_to_time`（可选）	对比不同时段日志
`sls_sop`	SLS 运维助手	`text`、`regionId`（必需）	获取运维建议

CMS 工具

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`cms_execute_promql`	执行 PromQL 查询	`project`、`metricStore`、`query`、`regionId`（必需）；`from_time`、`to_time`（可选）	使用 PromQL 查询 CMS 指标

Shared工具集（共享工具）

工作空间和域管理

工具名称	用途	关键参数	最佳实践
`list_workspace`	获取可用工作空间列表	`regionId`：阿里云区域ID（必需）	在使用其他工具前先获取工作空间。支持跨区域工作空间查询。
`list_domains`	获取工作空间中的所有实体域	`workspace`：工作空间名称（必需） `regionId`：阿里云区域ID（必需）	在查询实体前先了解可用的域。了解数据分类情况。
`introduction`	获取服务介绍信息	无参数	了解 MCP Server 的功能概览。

时间表达式

所有数据查询工具支持灵活的时间范围格式：

格式	示例
相对预设	`last_5m`、`last_1h`、`last_3d`、`last_1w`、`last_1M`、`last_1y`
相对时间	`now()-1h`、`now-30m`、`now()-7d`
Grafana 风格	`now-15m~now-5m`、`now/d`、`now-1d/d`
关键词	`today`、`yesterday`
绝对时间戳	`1718451045`（秒）、`1718451045000`（毫秒）
日期时间字符串	`2024-01-01 00:00:00`、`2024-01-01T00:00:00Z`

高级功能

时序对比分析

umodel_get_metrics 和 umodel_get_golden_metrics 支持通过 offset 参数进行时序对比：

# 对比当前1小时与1天前的数据
umodel_get_metrics(
    domain="apm", entity_set_name="apm.service",
    metric_domain_name="apm.metric.apm.service", metric="request_count",
    time_range="last_1h", offset="1d"
)

返回结果包含：

current: 当前时段统计（max, min, avg, count）
compare: 对比时段统计
diff: 变化分析（trend, avgchange, avgchange_percent）
diff_score: 差异评分（0-1，越大差异越显著）

高级分析模式

umodel_get_metrics 支持四种分析模式：

模式	说明	输出字段
`basic`	原始时序数据（默认）	`__ts__`, `__value__`, `__labels__`
`cluster`	K-Means时序聚类	`__cluster_index__`, `__entities__`, `__sample_value__`
`forecast`	时序预测（需1-5天历史数据）	`__forecast_ts__`, `__forecast_value__`, `__forecast_lower/upper_value__`
`anomaly_detection`	异常检测（需1-3天数据）	`__anomaly_list_`, `__anomaly_msg__`, `__value_min/max/avg__`