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MCP Server · AI代理

Incident Triage MCP

一个用于事件分类的模型上下文协议(MCP)服务器,提供证据检索、确定性摘要、工单工作流和通知功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 5
PythonAI代理工作流自动化

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作者 / 组织
felixkwasisarpong
提供方
felixkwasisarpong
运行时
Python

工具数量

5

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资源数量

0

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MCP World

选型结论

Incident Triage MCP 属于AI代理类 MCP Server,公开资料标注 5 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

AI代理

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 -m venv .venv

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 5 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

事故分类MCP

事件分类MCP是一个用于事件分类的模型上下文协议(MCP)服务器。它为证据检索、确定性摘要、工单工作流和通知提供了安全、可审计的工具。

这个项目是什么

  • 事故分流工具的MCP控制平面。
  • 与本地兼容(stdio)并联网(streamable-http)MCP客户端。
  • 专为独立模式、Docker Compose和Kubernetes而设计。

这个项目不是什么

  • 不是独立的LLM代理平台。
  • 不是提供程序凭据保管库。
  • 不能替代你的证据管道;它消耗标准化的证据包。

体系结构快照

  • MCP服务器保持精简,以策略为中心。
  • 证据收集在Airflow(可选)中运行,并写入EvidenceBundle工件。
  • 代理仅调用MCP工具。
  • 合同稳定性定义如下 spec/.

有关完整详细信息,请参阅 docs/ARCHITECTURE.md.

核心工具

工具目的突变
evidence_get_bundle获取事件的归一化EvidenceBundle否
evidence_wait_for_bundle轮询直到捆绑包可用否
incident_triage_summary从捆绑包构建确定性分类摘要否
jira_draft_ticket构建非变异票草稿否
jira_create_ticket创建带有安全门的票是

RBAC对变异行为进行保护, dry_run, confirm_token、审计日志记录和幂等性。

供应商矩阵

区域支持的提供商
警报mock, datadog, cloudwatch, prometheus, pagerduty, opsgenie
指标mock, datadog, cloudwatch, prometheus
日志mock, datadog, cloudwatch, elk, none
痕迹mock, datadog, cloudwatch, xray, otel, none
票务(JIRA_PROVIDER)mock, cloud, servicenow
通知(NOTIFY_PROVIDER)slack, teams

快速开始

本地(stdio)

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .

MCP_TRANSPORT=stdio \
WORKFLOW_BACKEND=none \
EVIDENCE_BACKEND=fs \
EVIDENCE_DIR=./evidence \
incident-triage-mcp

本地代理运行(单事件)

incident-triage-agent \
  --incident-id INC-123 \
  --service payments-api \
  --artifact-store fs \
  --artifact-dir ./evidence \
  --compact

Docker(可流式传输http)

docker run --rm -p 3333:3333 \
  -e MCP_TRANSPORT=streamable-http \
  -e WORKFLOW_BACKEND=none \
  -e EVIDENCE_BACKEND=fs \
  ghcr.io/felixkwasisarpong/incident-triage-mcp:latest

可选本地堆栈(气流+Postgres+MinIO+MCP):

docker compose up --build

Kubernetes:每个触发器一个代理作业

这是推荐的运行时模式:

  1. 传入触发器(webhook/手动)到达。
  2. 调度器(或操作员)创建一个Kubernetes Job 每次事故。
  3. 作业运行 incident-triage-agent 一次并退出。
  4. 代理通过HTTP调用MCP工具。
  5. MCP可选择触发气流DAG(incident_evidence_v1)并从中消费捆绑包 fs/s3.

部署MCP服务器(Helm)

helm upgrade --install incident-triage-mcp ./charts/incident-triage-mcp \
  --namespace incident-triage --create-namespace \
  --set image.repository=ghcr.io/felixkwasisarpong/incident-triage-mcp \
  --set image.tag=0.2.8 \
  --set env.MCP_TRANSPORT=streamable-http \
  --set env.MCP_HTTP_AUTH_MODE=api_key \
  --set secretEnv.MCP_HTTP_API_KEY=change-me

使用单次运行的代理作业触发一个事件

kubectl -n incident-triage create job triage-inc-123 \
  --image=ghcr.io/felixkwasisarpong/incident-triage-mcp:0.2.8 \
  -- incident-triage-agent \
  --incident-id INC-123 \
  --service payments-api \
  --mcp-url http://incident-triage-mcp/mcp \
  --mcp-api-key change-me \
  --compact

确保单次运行行为

  • 为每个事件使用确定性作业名称(triage-inc-).
  • 如果作业已存在,则在调度程序级别拒绝重复作业。
  • 保持票证创建幂等 idempotency_key.
  • 配置作业生命周期控制(backoffLimit, activeDeadlineSeconds, ttlSecondsAfterFinished).

配置要点

变量含义
MCP_TRANSPORTstdio 或 streamable-http
WORKFLOW_BACKENDnone 或 airflow
EVIDENCE_BACKENDnone, fs, s3, airflow
EVIDENCE_DIR使用时的本地捆绑目录 fs
AIRFLOW_BASE_URL气流触发/读取工具所需
MCP_HTTP_AUTH_MODEnone, api_key, jwt_hs256
AUDIT_MODEstdout (建议使用k8s)或 file
DEPLOYMENT_PROFILElocal, staging, prod

配置文件模板已上线 deploy/profiles/:

  • local.env.example
  • staging.env.example
  • prod.env.example

测试

运行完整测试:

pytest -q

仅运行合同检查:

pytest -q tests/test_contract_evidence_bundle.py tests/test_contract_mcp_tools.py
python scripts/validate_contrib.py

发布

从PyPI安装

pip install incident-triage-mcp==X.Y.Z

拉取容器图像

docker pull ghcr.io/felixkwasisarpong/incident-triage-mcp:X.Y.Z

支持的图像标签:

  • X.Y.Z (准确)
  • X.Y (支流)
  • latest

有关发布工作流的详细信息,请参阅 docs/RELEASING.md.

项目布局

incident-triage-mcp/
  src/incident_triage_mcp/      # MCP server + tools + adapters
  spec/                         # versioned contracts
  airflow/dags/                 # evidence pipeline
  charts/incident-triage-mcp/   # Helm chart
  k8s/                          # Kubernetes manifests
  contrib/                      # polyglot contribution area
  docs/                         # architecture, release, governance docs

支持和分类

  • 讨论:https://github.com/felixkwasisarpong/incident-triage-mcp/discussions
  • 问题:https://github.com/felixkwasisarpong/incident-triage-mcp/issues
  • 安全报告: 安全.md

文档索引

贡献

阅读 贡献.md 在打开PR之前。

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

5

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

事件分类Python混合部署MCP服务器证据检索工单工作流通知系统

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

多步任务编排

把拆解、检索、执行串成一条链,模型按步骤调用工具。

长期上下文

把会话、笔记和知识放到外部存储,换个会话还能接着做。

接自有流程

把内部系统和模型连起来,让助手调用已有的工作流。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 5 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AI代理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

Incident Triage MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python -m venv .venv,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。

Incident Triage MCP 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。

Incident Triage MCP 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。

Incident Triage MCP 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。

Incident Triage MCP 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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