Rtc MCP Server

RTC MCP服务器

用于管理Apache Flink资源的阿里云实时计算的模型上下文协议（MCP）服务器实现。该服务器为AI模型与阿里云Flink服务交互提供了一个标准化的接口。

特性

• 创建和管理Flink集群
• 创建和管理Flink SQL作业
• 部署和控制Flink应用程序
• 监控作业状态和指标
• 创建和管理保存点
• 列出并管理部署
• 工作区和命名空间管理

先决条件

• JDK 17或更高版本
• Maven 3.6或更高版本
• 具有RTC（实时计算）访问权限的阿里云帐户
• 阿里云访问密钥ID和密钥

客户端配置

要将此服务器用作MCP客户端，请将以下配置添加到MCP设置文件中（例如。， cline_mcp_settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "rtc-mcp-server": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dtransport.mode=stdio",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dspring.main.banner-mode=off",
        "-Dlogging.file.name=/path/to/rtc-mcp-server/mcpserver.log",
        "-jar",
        "/path/to/rtc-mcp-server/target/rtc-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar"
      ],
      "env": {
        "ALIYUN_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
        "ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET": "your-access-key-secret"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

替换 /path/to/rtc-mcp-server 使用您的实际服务器路径，并在环境变量中提供您的阿里云凭据。

可用工具

服务器提供以下MCP工具：

1. 作业管理

- start_job：启动已部署的Flink作业 - stop_job：停止正在运行的Flink作业 - list_jobs：列出部署中的所有作业 - delete_job：删除未运行的作业 - get_job_diagnosis：获取作业诊断信息

1. 部署管理

- create_deployment：创建新的Flink部署 - get_deployment_metrics：获取部署指标 - create_savepoint：为作业创建保存点

1. 变量管理

- create_variable：创建新变量 - update_variable：更新现有变量 - delete_variable：删除变量 - list_variables：列出带分页的变量

1. 工作空间管理

- create_workspace：创建新工作区 - get_workspace_info：获取工作区信息 - list_workspaces：列出所有工作区

1. 目录操作

- get_catalogs：获取目录信息 - get_deployment_databases：获取数据库信息 - get_tables：获取表格信息 - execute_sql_statement：执行SQL语句

构建并运行

1. 构建项目：

mvn clean package

1. 运行服务器：

java -jar target/rtc-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

对于使用stdio传输的开发模式：

java -Dtransport.mode=stdio -Dspring.main.web-application-type=none -jar target/rtc-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

服务器模式

服务器支持多种传输模式：

• webflux：使用Spring WebFlux的默认模式
• stdio：用于开发和测试的命令行模式

日志记录

日志在application.yml中配置为以下默认设置：

• 根级别：警告
• 应用程序级别（com.rtc）：信息
• 日志文件每天使用GZIP压缩进行轮换

贡献

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 提交您的更改
4. 创建pull请求

许可证

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