项目简介

CloudWatch MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的后端服务，它允许大型语言模型客户端（如支持MCP的智能体）访问 AWS CloudWatch 中的数据和功能。通过这个服务器，LLM 可以查询日志、检查告警状态、发现日志字段等。

主要功能点

• 获取日志组列表： 列出所有配置的 CloudWatch 日志组及其相关信息。
• 获取告警列表： 列出所有 CloudWatch 告警，包括指标告警和复合告警，可选择只列出处于 ALARM 状态的告警。
• 查询日志： 使用 CloudWatch Logs Insights 语法查询一个或多个日志组，支持指定时间范围，自动解析 JSON 格式的日志消息。
• 发现日志字段： 分析一个或多个日志组，发现其中可用的字段名称及其类型，尤其擅长识别 JSON 格式日志中的嵌套字段。
• 检查日志组是否存在： 验证一个或多个指定的 CloudWatch 日志组是否存在。
• 获取已保存的查询： 列出所有在 CloudWatch Logs Insights 中保存的查询定义。

安装步骤

1. 确保您的系统安装了 Python 3.12 或更高版本。
2. 配置 AWS 凭证，例如通过设置环境变量 'AWS_ACCESS_KEY_ID', 'AWS_SECRET_ACCESS_KEY', 'AWS_REGION' 或使用 'aws configure' 命令。
3. （推荐）创建一个Python虚拟环境并激活。
4. 克隆项目仓库。
5. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

服务器配置

MCP 客户端需要知道如何启动和连接到此 MCP 服务器。以下是提供给客户端的配置信息示例（请根据您的实际环境调整）：

{
  "name": "CloudWatch",
  "command": "python",
  "args": [
    "cloudwatch_server.py"
  ]
}

• 'name': 服务器的名称，客户端通过此名称识别服务器。
• 'command': 启动 MCP 服务器进程的命令。通常是 'python'。
• 'args': 传递给 'command' 的参数列表。这里指向主服务器脚本文件 'cloudwatch_server.py'。

基本使用方法

启动服务器：

python cloudwatch_server.py

或者如果您安装了 MCP CLI 工具 (mcp)：

mcp run cloudwatch_server.py

服务器启动后，一个 MCP 客户端即可连接并与之交互。例如，使用 MCP CLI：

• 列出所有日志组（概念上由 'list_log_groups' 工具提供）： 'mcp call list_log_groups'
• 查询日志（调用 'query_logs' 工具）： 'mcp call query_logs --log_group_names '["my-log-group"]' --query_string "fields @timestamp, @message | limit 10"'
• 列出所有告警（概念上由 'list_alarms' 工具提供）： 'mcp call list_alarms'

具体可用的资源和工具及其参数，客户端可以通过 MCP 协议向服务器进行查询。