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MCP Server · 数据服务

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard

OpsPulse MCP是一个轻量级的运维智能仪表盘,帮助团队结构化跟踪和分析生产问题,支持动态健康指标计算和基于LLM的执行摘要生成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 4
Python数据分析问题跟踪

快速开始

作者 / 组织
jaidevreddy
提供方
jaidevreddy
运行时
Python

工具数量

4

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资源数量

0

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0

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仓库热度

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1 个

MCP World

选型结论

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard 属于数据服务类 MCP Server,公开资料标注 4 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

数据服务

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 4 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

OpsPulse MCP-作战智能仪表板

OpsPulse MCP是一个轻量级的MVP操作智能仪表板,可帮助团队以结构化的方式跟踪和分析生产问题。它包括一个基于FastAPI的MCP服务器,带有WebSocket端点,可以在其中触发工具来创建和存储事件/票证、加载操作数据集统计数据、生成摘要和提取基于配置文件的主题(默认与下文)。该系统支持YAML驱动的评分配置文件,根据数据中的关键字模式动态计算健康指标和类别细分(如支付失败)。为了保持其快速性和可扩展性,它包括具有缓存统计可见性的缓存,以及用于验证服务就绪性的健康探测器。除此之外,它还可以使用LLM客户端生成执行摘要报告,并使用稳定的图像到PDF管道将其导出为可下载的PDF。

此仓库包含后端和前端实现。

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我们建造了什么

后端(MCP服务器-FastAPI)

  • 带MCP WebSocket端点的FastAPI后端: WS /mcp
  • 使用YAML配置的配置文件感知评分系统(default, infra)
  • 持久存储:

- 票 - 事件\ 以JSON格式存储(简单+可移植)

  • 快照分解端点以生成仪表板指标
  • 动态细分栏(示例: 付款失败)基于票/事件中的关键字计数
  • 缓存统计端点(命中/未命中+缓存键可见性)
  • 健康探针(基本服务准备状态信息)
  • 使用生成LLM执行摘要 Gemini客户端
  • 具有安全PDF生成功能的报告下载端点:

- 呈现文本→ 使用枕头的图像 - 导出图像→ PDF(避免unicode/font崩溃)

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前端(仪表板UI)

  • 现代操作仪表板UI
  • 显示器:

- 健康评分表 - 利用率/分解柱状图 - 票务+事件指标 - 要解决的问题 - 执行报告生成器+下载

  • 使用对后端的API调用来获取快照+报表数据

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技术栈

后端

  • python
  • 快速API
  • WebSocket(MCP工具式交互)
  • YAML配置
  • JSON持久性
  • Gemini LLM客户
  • 枕头(图片导出为PDF格式)

前端

  • Next.js/React
  • TailwindCSS
  • ShadCN UI组件

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项目结构

opspulse-mcp/
  mcp-server/
    main.py
    llm_client_gemini.py
    cache.py
    config/
      default.yaml
      infra.yaml
    data/
      tickets.json
      incidents.json

  opspulse-frontend/
    src/
    package.json
    next.config.*

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安装指南

1) 后端设置(mcp服务器)

步骤1:进入后端文件夹

cd mcp-server

步骤2:创建并激活Python venv

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

步骤3:安装依赖项

pip install -r requirements.txt

如果 requirements.txt 不可用:

pip install fastapi uvicorn pyyaml pillow python-dotenv

步骤4:运行后端

uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

后端运行时间:

http://localhost:8000

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手动MCP WebSocket测试(CLI)

后端运行后,您可以直接从终端测试MCP WebSocket端点。

WebSocket端点

ws://127.0.0.1:8000/mcp

步骤1:安装 wscat

如果你还没有:

npm install -g wscat

步骤2:连接到MCP插座

打开 2号航站楼 并运行:

npx wscat -c ws://127.0.0.1:8000/mcp

成功连接后,服务器返回就绪/连接消息,确认MCP端点处于活动状态。

步骤3:MCP工具命令(复制粘贴就绪)

工具1:Ping

{"tool":"ping","args":{}}

工具2:加载数据集计数

{"tool":"load_ops_data","args":{}}

工具3:基本总结

{"tool":"get_basic_summary","args":{}}

工具4:提取主题(配置文件感知)

默认配置文件:

{"tool":"extract_themes","args":{"profile":"default"}}

基础设施概况:

{"tool":"extract_themes","args":{"profile":"infra"}}

______________________________________________________________________

2) 前端设置(opspulse前端)

第一步:进入前端文件夹

cd opspulse-frontend

步骤2:安装依赖项

npm install

步骤3:配置环境变量

创建:

opspulse-frontend/.env.local

例子:

NEXT_PUBLIC_BACKEND_URL=http://localhost:8000

步骤4:运行前端

npm run dev

前端运行于:

http://localhost:3000

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如何使用

创建工单/事件

您可以从UI创建新项目。\ 它们保存在JSON文件中:

  • mcp-server/data/tickets.json
  • mcp-server/data/incidents.json

这些基于关键字的条目动态地影响图表类别,如 付款失败.

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生成报告

从仪表板:

  • 点击 生成报告
  • 后端调用LLM客户端
  • 报告已显示+可以下载为PDF格式

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备注

  • 可以通过在内部创建新的YAML文件来添加新的配置文件 mcp-server/config/
  • 该系统旨在保持简单和演示友好,同时仍然具有可扩展性

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许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

4

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

运维监控Python本地部署问题跟踪数据分析健康指标LLM摘要

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

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 4 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。
  • 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

  • 需要在数据服务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

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard 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。

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard 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。

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard 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。

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard 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。

Opspulse MCP Operational Intelligence Dashboard 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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