Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
Exception MCP Server logo
运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

Exception MCP Server

MCP Server

一个AI驱动的异常分析框架,适用于运维团队,提供向量相似性搜索和AI分析功能。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
向量搜索PythonAI驱动

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

18abhi89

提供方

18abhi89

最后核验

2026/5/17 20:22

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

异常分析框架

基于AI的运营团队异常分析

______________________________________________________________________

🚀 快速开始

# 1. Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# 2. Configure credentials
# Edit config.yaml and paste your Azure OpenAI endpoint and API key:
#   azure_openai:
#     endpoint: "https://your-resource.openai.azure.com/"
#     api_key: "your-api-key-here"

# 3. Run tests
python test_framework.py

# 4. Ingest data
python ingest.py

# 5. Launch UI
streamlit run streamlit_app.py

______________________________________________________________________

📚 全部文件

框架_README.md 完整的文件,包括:

  • 配置指南
  • 测试程序
  • 使用示例
  • 适应其他项目
  • 故障排除

______________________________________________________________________

🧪 测试框架

python test_framework.py

预期: 5/7测试通过 (2个预期失败:ChromaDB安装、Azure凭据)

______________________________________________________________________

📁 项目结构

├── config.yaml              # Configuration
├── llm_client.py           # Azure OpenAI client
├── stacktrace_parser.py    # Parse stack traces
├── vector_store.py         # ChromaDB wrapper
├── server.py               # MCP server
├── streamlit_app.py        # UI
├── ingest.py              # Load data into vector DB
├── test_framework.py      # Test suite
├── data/
│   └── exceptions.csv     # Exception data (100 samples)
└── FRAMEWORK_README.md    # Complete documentation

______________________________________________________________________

✨ 特性

  • 向量相似性搜索 使用ChromaDB
  • AI分析 使用Azure OpenAI
  • 简单的架构 适用于多个项目
  • 综合测试 包含
  • 复制粘贴架构 -无手动定义

______________________________________________________________________

框架已准备好生产。运行测试并开始分析异常! 🎯

目录标签

目录标签

向量搜索PythonAI驱动异常分析本地部署运维工具AzureOpenAI

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

api-key

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdioapi-key部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

继续浏览同类 MCP