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运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

Hackathon Sia

MCP Server

一个自主的IT事件解决代理,每次交互后都能显著提升性能,适用于企业IT运维场景。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
机器学习Python事件管理性能优化

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

jschuller

提供方

jschuller

最后核验

2026/5/17 20:21

运行时

Python

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

uv run adk web self_improving_agent

详细介绍

🔄 自我改进的IT事件代理

自我改善代理人哈克NYC --2026年2月21日

一个自主的IT事件解决代理 明显好转 随着 每一次互动。使用Google ADK、Gemini 2.5 Flash和MCP构建。

建筑

Incident → [Triage Agent] → [Resolution Agent] → [Critic ↔ Refiner Loop] → Resolution
                                                         ↑
                                                  Experience Memory
                                                  (learns from past)

反射模式评论家从五个维度对分辨率进行了评估。 如果分数\<0.85,精炼器会对其进行改进。循环最多运行5次迭代。 成功的解决方案会被存储和检索,以备将来发生事故。

快速开始

# 1. Clone + bootstrap (ParrotOS / Debian / Ubuntu)
git clone git@github.com:jschuller/hackathon-sia.git
cd hackathon-sia
chmod +x bootstrap.sh && ./bootstrap.sh

# 2. Add your API keys
nano .env

# 3. Run the agent
uv run adk web self_improving_agent

# 4. Run with Datadog observability
bash scripts/run.sh

# 5. Run evals
uv run python -m eval.braintrust_eval

macOS快速入门

uv sync                                    # install deps
cp .env.template .env && nano .env         # add keys
uv run adk web self_improving_agent        # start

赞助商工具

赞助商角色整合
ServiceNow事件/CMDB数据MCP(通过uvx的STDIO)
ElevenLabs语音旁白MCP(通过uvx进行STDIO)
DatadogLLM观察性ddtrace自动仪器
Braintrust评估评分Python SDK+MCP
邮差API管理MCP(远程SSE+本地npx)

许可证

麻省理工学院-黑客马拉松项目

目录标签

目录标签

机器学习Python事件管理性能优化IT运维自动化本地部署自主代理

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

运行时(runtime,运行环境)

Python

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

stdionone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

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