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：
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 构建项目：
mvn clean package- 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
- 分叉存储库
- 创建要素分支
- 提交您的更改
- 创建pull请求
许可证
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