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MCP Server · 运维云端

01 Agentic Sre Platform

一个生产级多代理SRE系统,利用LangGraph、MCP工具服务器、RAG驱动的运行手册检索和A2A代理协调,自动诊断和修复Kubernetes事件,支持AWS EKS和Azure AKS部署。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 22
云原生PythonAI代理

快速开始

作者 / 组织
balakrishnav171
提供方
balakrishnav171
运行时
Python

工具数量

22

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0

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选型结论

01 Agentic Sre Platform 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 22 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python rag/ingest.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "01-agentic-sre-platform": {
      "command": "python",
      "args": [
        "rag/ingest.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 22 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

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。

详细介绍

🤖 SRE代理平台

生产级多智能体SRE系统 该工具使用LangGraph、MCP工具服务器、RAG支持的runbook检索和A2A代理协调自动诊断和补救Kubernetes事件,部署在AWS EKS和Azure AKS上。

作者 Balakrishna V |首席架构师/代理人工智能工程师| CareFirst BCBS github: @巴拉克里希纳·瓦卢里·巴拉

______________________________________________________________________

📐 建筑

BigPanda / Datadog Alert
         │
         ▼
  ┌─────────────┐
  │  FastAPI     │  POST /alert
  │  (port 8000) │
  └──────┬──────┘
         │
         ▼
  ┌─────────────────────────────────────────────────────┐
  │          LangGraph Orchestrator Agent                │
  │                                                      │
  │  receive_alert → rag_lookup → classify_alert         │
  │         │                          │                 │
  │         ▼                          ▼                 │
  │   ChromaDB RAG           [CrashLoop|CPU|Metrics|DB]  │
  │   (runbook lookup)                 │                 │
  │                                    ▼                 │
  │              ┌─────────────────────────────────┐    │
  │              │    Agent Router (A2A)            │    │
  │              └──┬──────────┬──────────┬─────────┘    │
  │                 │          │          │              │
  │                 ▼          ▼          ▼              │
  │         ┌──────────┐ ┌─────────┐ ┌──────────┐      │
  │         │K8s Agent │ │Metrics  │ │Incident  │      │
  │         │          │ │Agent    │ │Agent     │      │
  │         └────┬─────┘ └────┬────┘ └────┬─────┘      │
  │              │             │           │             │
  └──────────────┼─────────────┼───────────┼─────────────┘
                 │             │           │
        ┌────────▼──┐  ┌───────▼───┐  ┌───▼──────────┐
        │  K8s MCP  │  │  AWS MCP  │  │ ServiceNow   │
        │  Server   │  │  Azure    │  │ MCP Server   │
        │ (kubectl) │  │  Monitor  │  │              │
        └───────────┘  └───────────┘  └──────────────┘

美人鱼流程图:

flowchart TD
    A[BigPanda Alert] --> B[FastAPI /alert]
    B --> C[LangGraph Orchestrator]
    C --> D{RAG Lookup}
    D --> E[ChromaDB Runbooks]
    C --> F{Classify Alert}
    F -->|CrashLoop/OOM| G[Kubernetes Agent]
    F -->|High CPU/Memory| H[Metrics Agent]
    F -->|P1/P2 Incident| I[Incident Agent]
    G --> J[K8s MCP Server]
    H --> K[AWS/Azure MCP Server]
    I --> L[ServiceNow MCP Server]
    J --> M[kubectl: restart/scale]
    K --> N[CloudWatch/Azure Monitor]
    L --> O[ServiceNow Ticket Created]
    C --> P[Summarize & Notify]

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✨ 特性

特性描述
多代理编排LangGraph状态机协调4个专业代理
RAG Runbook检索ChromaDB语义搜索超过10个SRE生产运行手册
MCP工具服务器4台服务器:Kubernetes、AWS、Azure、ServiceNow——总共25个工具
A2A代理发现代理人注册能力;路由器自动委派任务
自动修复Pod重启、扩展、节点耗尽——P3/P4无需人为干预
多云通过Helm+Terraform在AWS EKS和Azure AKS上部署
完全可观察性普罗米修斯指标+Grafana仪表板
HIPAA就绪密钥库/秘密管理器中的所有秘密,在静止时加密

关键指标(来自生产CareFirst BCBS):

  • ⬇️ MTTD:10-15分钟→ 2-5分钟
  • ⬇️ MTTR:45-90分钟→ 15-30分钟
  • 🤖 自动修复: 40%的P3/P4事件

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🚀 快速开始

先决条件

  • Python 3.11+
  • Docker+Docker组合
  • kubectl(用于K8s功能)
  • Terraform 1.5+(用于云部署)

本地开发

# 1. Clone the repo
git clone https://github.com/balakrishna-valluri-bala/agentic-sre-platform.git
cd agentic-sre-platform

# 2. Set up environment
cp .env.example .env
# Edit .env — add your OPENAI_API_KEY at minimum

# 3. Start all services
docker-compose up -d

# 4. Ingest runbooks into ChromaDB
python rag/ingest.py

# 5. Test the API
curl -X POST http://localhost:8000/alert \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "alert_type": "CrashLoopBackOff",
    "severity": "high",
    "namespace": "production",
    "pod_name": "api-server-7d9b8f-xyz",
    "message": "Pod restarted 8 times in last 10 minutes",
    "source": "bigpanda"
  }'

预期响应

{
  "alert_id": "alert-abc123",
  "status": "remediated",
  "assigned_agent": "kubernetes-agent",
  "remediation_steps": [
    "Retrieved runbook: crashloopbackoff.md",
    "Fetched pod logs: OOMKilled — memory limit exceeded",
    "Restarted pod: api-server-7d9b8f-xyz",
    "Updated memory limit from 512Mi to 1Gi"
  ],
  "incident_number": null,
  "summary": "CrashLoopBackOff resolved via pod restart. Root cause: OOMKill due to memory limit. Recommended: increase memory limit."
}

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📡 API 参考

方法端点描述
POST/alert处理传入的SRE警报
POST/chatSRE会话助理
GET/agents列出已注册的A2A代理商
GET/runbooks?query=语义runbook搜索
GET/health健康检查

POST/alert--请求正文

{
  "alert_type": "CrashLoopBackOff | HighCPU | OOMKilled | NodeNotReady | ...",
  "severity": "critical | high | medium | low",
  "namespace": "production",
  "pod_name": "my-pod-xyz",
  "message": "Human-readable alert description",
  "source": "bigpanda | datadog | pagerduty"
}

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🧠 代理架构

编排器(agents/orchestrator.py)

具有7个节点的LangGraph状态图。在多回合互动中保持完整的对话状态。使用MemorySaver进行持久化。

Kubernetes代理(agents/kubernetes_agent.py)

通过K8s MCP服务器使用6个工具重新激活代理。诊断pod故障、读取日志、重启pod并扩展部署。

度量代理(agents/metrics_agent.py)

查询Datadog API和AWS CloudWatch。使用pandas执行异常检测。生成自然语言见解。

事件代理(agents/incident_agent.py)

创建、更新和关闭ServiceNow事件。包括重复数据删除功能--不会为同一警报创建重复的票证。

RAG代理(agents/rag_agent.py)

ChromaDB runbook集合上的语义+关键字混合搜索。返回具有相似性得分的排名Runbook。

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🔧 MCP服务器

服务器端口工具
kubernetes_mcp.py8001get_pod_status、get_pod_logs、restart_pod、scale_deployment、get_node_status和get_events
aws_mcp.py8002get_cloudwatch_metrics、get_alarms、describe_eks_cluster、get_eks_nodegroups、put_metry_data、get_log_events
azure_mcp.py8003get_aks_cluster、get_azure_metrics、get_azzre_alers、get_log_analytics_query、get_keyvault_secret
servicenow_mcp.py8004创建事件、更新事件、获取事件、关闭事件、搜索事件

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📚 RAG系统

10本生产运行手册,涵盖: crashloopbackoff · high-cpu-usage · pod-oom-killed · deployment-failed · node-not-ready · pvc-pending · service-unavailable · etcd-backup · alert-fatigue · database-connection

摄入: python rag/ingest.py Chunking: 递归字符TextSplitter(chunk_size=500,重叠=50) 嵌入: OpenAI文本嵌入3-small 矢量存储: ChromaDB

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☁️ 基础设施部署

AWS-EKS

cd infrastructure/aws
terraform init
terraform plan
terraform apply
aws eks update-kubeconfig --region us-east-1 --name sre-platform-eks
helm upgrade --install agentic-sre ./helm/agentic-sre -n sre-platform

Azure AKS

cd infrastructure/azure
terraform init
terraform plan
terraform apply
az aks get-credentials --resource-group sre-platform-rg --name sre-platform-aks
helm upgrade --install agentic-sre ./helm/agentic-sre -n sre-platform

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🏗️ 项目结构

agentic-sre-platform/
├── agents/          # LangGraph + LangChain agents
├── mcp_servers/     # FastAPI MCP tool servers
├── a2a/             # Agent-to-Agent registry and routing
├── rag/             # ChromaDB RAG pipeline + runbooks
├── api/             # FastAPI main application
├── infrastructure/  # Terraform: AWS + Azure
├── helm/            # Helm chart for K8s deployment
├── tests/           # pytest unit tests
└── .github/         # CI/CD workflows

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🤝 贡献

  1. 分叉回购
  2. 创建要素分支: git checkout -b feature/my-feature
  3. 运行测试: pytest tests/ -v
  4. 格式代码: black .
  5. 提交PR

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📜 许可证

MIT许可证——见 许可证

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*建造于 巴拉克里希纳五世 --首席架构师/代理人工智能工程师*

工具与能力

工具数量

22

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

Kubernetes运维Python本地部署自动修复多代理系统RAG检索云原生

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 22 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

01 Agentic Sre Platform 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python rag/ingest.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

01 Agentic Sre Platform 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

01 Agentic Sre Platform 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

01 Agentic Sre Platform 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

01 Agentic Sre Platform 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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