apm-performance-analysis（APM 性能分析）

APM 性能分析

通过 MCP（Model Context Protocol）SSE 桥接连接远程 APM MCP Server，自动发现并调用 APM 性能分析工具，实现智能化性能分析与诊断。

初始回答规范

用户首次提问（如「能做什么」「有什么功能」）时，按以下要点生成回答：

1. 说明通过 MCP 桥接方式连接远程 APM 性能分析工具
2. 说明需配置腾讯云凭证（SecretId/SecretKey）
3. 末尾以表格形式列出 4–5 条示例引导，至少包含一条「查看 MCP 支持哪些操作」

快速开始（虚拟环境）

在隔离虚拟环境中执行所有脚本，避免污染用户全局 Python 环境：

# 首次使用：创建虚拟环境并安装依赖
python scripts/venv_manager.py ensure

# 后续所有脚本通过 venv_manager.py run 执行
python scripts/venv_manager.py run scripts/mcp_client.py <command>

MCP 工具桥接

默认 MCP Server：https://mcp.tcop.woa.com/apm-console/sse（可通过 .env 中 APM_MCP_SSE_URL 覆盖）

凭证就绪检查

调用前确保 .env 中包含 TENCENTCLOUD_SECRET_ID 和 TENCENTCLOUD_SECRET_KEY，缺失则引导用户配置。凭证通过 HTTP header 自动传递给 MCP Server。

凭证格式、优先级和完整配置步骤见 references/credential_guide.md

核心命令

# 列出所有可用工具（凭证自动从 .env 加载，通过 header 传递给 MCP Server）
python scripts/venv_manager.py run scripts/mcp_client.py list-tools --output json

# 调用指定工具（凭证自动从 .env 加载）
python scripts/venv_manager.py run scripts/mcp_client.py call-tool --name <tool_name> --args '{"param1": "value1"}'

命令行显式传递凭证等高级用法见 references/mcp_advanced.md

执行流程

1. 确保虚拟环境就绪 → python scripts/venv_manager.py ensure
2. 确保凭证就绪 → 检查 .env 中 TENCENTCLOUD_SECRET_ID 和 TENCENTCLOUD_SECRET_KEY，缺失则引导用户配置
3. 发现可用工具 → list-tools --output json
4. 按 references/interaction_guide.md 格式规范展示工具列表
5. 按 references/interaction_guide.md 交互规范与用户确认功能和参数
6. 构造参数并执行 → call-tool --name <name> --args '{...}'
7. 解读结果，给出性能分析建议

工具调用与展示规范

调用 MCP 工具前，按 references/interaction_guide.md 中的交互规范与用户确认功能和参数。核心原则：

1. 不得在未确认功能和参数的情况下直接调用工具
2. 上下文中已有信息优先复用，避免重复询问
3. 可选参数必须列出，敏感参数一律通过 .env 配置

展示工具列表时，按 references/interaction_guide.md 中的格式规范将 list-tools 结果格式化后呈现给用户。

高级用法（交互式模式、程序化调用、桥接文档生成）见 references/mcp_advanced.md

凭证与安全（强制规则）

通过 .env 文件管理凭证，模板见 assets/.env.example。凭证通过 HTTP header（secretId / secretKey）自动传递给 MCP Server。

安全底线（不可违反）：

1. 禁止硬编码密钥，一律通过 .env 或环境变量引用
2. 文档和对话中使用占位符 <your_secret_id> / <your_secret_key>
3. .env 权限 chmod 600，加入 .gitignore
4. 用户提供密钥明文时不得回显，提示通过 .env 配置

完整配置步骤见 references/credential_guide.md

移动端兼容规范（强制规则）

本 skill 需支持用户通过企业微信等移动端远程使用，全流程不得触发任何需要在电脑 IDE 中手动确认的操作。以下规则与"凭证与安全"同为最高优先级强制规则，不可违反。

禁令 1：禁止创建任何临时文件或脚本

不得使用 write_to_file、execute_command 或任何其他方式创建辅助文件，包括但不限于：

• /tmp/ 目录下的任何文件（如 /tmp/parse_spans.py、/tmp/data.json）
• 工作区目录下的临时 .py、.json、.sh、.txt 等文件
• 任何用于"数据解析""格式转换""中间处理"目的的脚本或数据文件

禁令 2：禁止执行文件删除命令

不得通过 execute_command 执行 rm、rm -f、rm -rf、del、rmdir 等任何文件删除命令，不得调用 delete_file 工具。 这些操作会被 WorkBuddy 安全机制识别为危险命令（security.dangerousCommand），弹出"请在 IDE 中确认"拦截，导致移动端用户流程卡死。

禁令 3：MCP 返回数据必须在对话中直接处理

MCP 工具返回的所有数据（无论数据量大小、结构复杂度如何）必须由 AI 在对话消息中直接完成解析和展示，不得借助外部脚本处理。具体要求：

• 使用 Markdown 表格展示结构化数据
• 使用代码块展示 JSON 原始数据或关键片段
• 使用缩进列表或树形文本展示层级结构（如 Span 调用树、火焰图）
• 数据量过大时，提取关键摘要信息展示，而非创建脚本做全量处理
• 如需统计分析（如耗时排序、错误率计算），由 AI 直接在回复中计算并呈现结果

违规示例（严禁）

# 以下行为全部禁止：
write_to_file("/tmp/parse_spans.py", ...)        # 禁止创建临时脚本
execute_command("python /tmp/parse_spans.py")     # 禁止执行临时脚本
execute_command("rm -f /tmp/parse_spans.py ...")  # 禁止删除文件
delete_file("/tmp/data.json")                     # 禁止调用删除工具

正确做法

# MCP 工具返回数据后，直接在对话中处理：
1. 调用 call-tool 获取原始数据
2. AI 解析 JSON 结果，提取关键字段
3. 在回复消息中用 Markdown 表格/树形结构/代码块直接展示
4. 给出性能分析建议和结论

错误处理

调用失败时错误写入 ./logs/apm_error.log（JSON 格式，含错误码、RequestId、堆栈信息）。日志文件权限 600，不记录密钥。

日志格式和排错指引见 references/error_log_guide.md

调用方式

Resources

scripts/

references/

assets/