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MCP Server · 运维云端

Hackathon Sia

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。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
机器学习Python事件管理性能优化

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作者 / 组织
jschuller
提供方
jschuller
运行时
Python

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0

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资源数量

0

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提示词数量

0

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0

仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Hackathon Sia 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 0 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

uv run adk web self_improving_agent

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

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 0 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

🔄 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

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

IT运维自动化Python本地部署自主代理事件管理机器学习性能优化

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

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 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。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 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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常见问题

5 条

Hackathon Sia 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 uv run adk web self_improving_agent,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。

Hackathon Sia 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。

Hackathon Sia 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。

Hackathon Sia 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。

Hackathon Sia 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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