MCP Server · 运维云端

Splunk Discovery Tool

AI驱动的Splunk环境发现、情报报告和管理辅助工具，支持MCP集成。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0

Python云端部署Docker

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作者 / 组织: LeiterConsulting
提供方: LeiterConsulting
运行时: Python

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选型结论

Splunk Discovery Tool 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；接入前要先准备会话凭据。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

会话凭据

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python tools/check_frontend_sync.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "splunk-discovery-tool": {
      "command": "python",
      "args": [
        "tools/check_frontend_sync.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例，字段名和参数以仓库 README 为准；带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

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
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
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
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

🔍 Splunk发现工具

基于人工智能的Splunk环境发现、情报报告和MCP集成的管理协助。

✨ 包括什么

带有情报工件的V2发现管道(v2_intelligence_blueprint_*, v2_insights_brief_*, v2_operator_runbook_*, v2_developer_handoff_*)
具有静态顶部栏和任务、情报和工件选项卡的统一web工作区
AI摘要端点(/summarize-session)生成上下文SPL查询和管理任务
具有MCP工具别名和强大工具调用解析的确定性+代理聊天流
使用Fernet加密凭证/配置存储（无明文秘密）
Windows通用安装程序(install.ps1)以及Unix/macOS(install.sh)

📋 先决条件

必需

Python 3.8+
点
PowerShell 7+（仅限Windows，如果使用 install.ps1)

外部服务

Splunk MCP服务器端点+承载令牌
所选后端（OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini或自定义端点）的LLM提供者密钥

🚀 快速开始

视窗

.\install.ps1

Unix/macOS

chmod +x install.sh
./install.sh

启动后，打开控制台中打印的URL（通常 http://localhost:8003).

⚙️ 首次配置

在控制台中显示的启动URL打开应用程序（默认 http://localhost:8003)
点击设置（齿轮图标）
配置：

- MCP URL/令牌/SSL设置 - LLM提供程序/API密钥/端点URL（如果需要）/模型/令牌限制 - Web服务器选项（端口、调试模式）

保存设置并重新启动服务

LLM设置说明

支持的提供商： openai, azure, anthropic, gemini, custom
以下项需要终结点URL： azure, custom
终结点URL可选覆盖： anthropic, gemini
对于 custom，您可以使用基本URL（例如 http://host:port/v1)；该应用程序自动解析常见的完成路径。
使用 测试连接和自动配置 在要运行的设置中：

- 连接探针， - 模型生成测试， - 提供者安全令牌推荐。

🧠 工作区概述

使命：运行发现、监控实时进度/日志、查看生成的会话
智能：查看V2蓝图KPI、覆盖差距、能力图、趋势
人工制品：浏览并打开V2输出和生成的摘要

📸 SPL库工作流

SPL库将可重用的SPL保存在托管上下文工作区中，因此操作员可以保存聊天中的良好查询，检查存储的上下文，并在不离开工具的情况下重用保存的SPL。

保存聊天中的查询

浏览SPL库

检查存储资产详细信息

在聊天中重用库上下文

🔐 安全

静态加密凭据(config.encrypted, .config.key)
无明文秘密持久性
可配置的SSL验证和CA捆绑包支持
通过服务器设置提供主机/CORS保护

📁 关键路径

install.ps1 / install.sh       Installer + service control
src/main.py                    Runtime entrypoint
src/web_app.py                 FastAPI API + embedded React UI
src/static/                    Shipped local frontend bundle
src/discovery/v2_pipeline.py   V2 discovery pipeline + artifact packaging
src/config_manager.py          Encrypted config manager
tools/build_frontend.mjs       Rebuild shipped frontend assets from the inline source
tools/check_frontend_sync.py   Validate frontend bundle sync before release
.github/workflows/repo-validation.yml  GitHub Actions validation workflow for repo quality gates
output/                        Discovery and summary artifacts

📚 文档

此存储库中面向公众的文档：

README.md --安装、配置、运行
CHANGELOG.md --发布历史和显著变化
CONFIGURATION_VARIABLES.md --配置参考
docs/DEVELOPER_REFERENCE.md --开发人员扩展/参考指南
docs/V2_REWRITE_GUIDE.md --V2架构和迁移指南

🛠️ 安装程序命令

命令	描述
`(no arguments)`	安装依赖项并启动服务
`--public_only` / `-PublicOnly`	仅使用公共PyPI安装（跳过私有/本地索引）
`--start` / `-Start`	启动服务
`--stop` / `-Stop`	停止服务
`--restart` / `-Restart`	重新启动服务
`--status` / `-Status`	显示状态
`--uninstall` / `-Uninstall`	卸载
`--help` / `-Help`	显示帮助

🐛 故障排除

端口8003已在使用中

该应用程序现在会自动尝试安全端口回收/回退。如果需要，请使用安装程序命令重新启动：

.\install.ps1 -Restart

Windows脚本执行被阻止

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser -ExecutionPolicy RemoteSigned

MCP连接错误

在设置中验证URL/令牌
切换SSL验证或为私有证书链设置CA捆绑包

pip安装超时/ `repo.splunkdev.net` 不可达

一些系统配置了全局/私有pip索引；如果该索引不可用，依赖项安装可能会超时。
安装程序现在会自动重试公共PyPI(https://pypi.org/simple).
要立即绕过私有/本地索引，请使用安装程序的仅限公共标志：

./install.sh --public_only

.\install.ps1 -PublicOnly

如果需要，在重新安装之前，强制当前shell会话使用PyPI：

export PIP_INDEX_URL=https://pypi.org/simple
./install.sh

$env:PIP_INDEX_URL = "https://pypi.org/simple"
.\install.ps1

前端更改未显示或启动程序警告过时资产

已发货的UI由以下签入文件提供 src/static/.
在中编辑了旧的内联前端源代码后 src/web_app.py，重建并验证已发货的捆绑包：

npm run build:frontend
python tools/check_frontend_sync.py

要运行可视化预览的确定性浏览器回归，请安装Chromium测试浏览器一次并运行：

npx playwright install chromium
npm run test:browser

🤝 贡献

欢迎通过pull请求进行贡献。回购验证也反映在 .github/workflows/repo-validation.yml，它在GitHub托管的运行器上运行有记录的前端构建、同步、浏览器回归、lint、编译和单元测试门。

📄 许可证

MIT。看许可证.

工具与能力

工具数量

资源数量

提示词数量

能力标签

Splunk工具Python本地部署AI辅助环境发现情报报告管理辅助

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。
需要自备会话凭据，没有凭据没法直接试。
公开摘要偏短，具体能力和限制要回到仓库确认。

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。
暂时拿不到会话凭据的人。
需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

MCP Server	工具数	传输方式	安装命令	收录来源	最后核验
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常见问题

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