当前位置: 首页 > news >正文

日志管理进入「对话式」时代:日志易MCP Server落地实录

01 背景:MCP协议介绍

在AI蓬勃发展的当下,大型语言模型(LLM)虽展现出强大潜力,却受困于与外部资源连接的难题。数据分散、接口繁杂,致使AI模型难以灵活对接本地资源与远程服务,极大限制了其响应质量与工作效率。而就在这一关键时刻,MCP Server强势登场,成为破局的关键力量。尤其随着Manus的火爆出圈,MCP Server也备受瞩目,迎来了飞速发展,短短1个多月时间,数量已超5000个。

MCP Server,即模型上下文协议服务器,基于Anthropic公司2024年11月开源的模型上下文协议(MCP)构建,是一款轻量级服务程序。MCP协议采用客户端-服务器(Client-Server)架构。客户端(MCP Client)负责与服务器建立稳固连接,并按需发起各类请求;服务器端则精准解析请求,调用对应资源或工具处理任务,再将处理结果及时反馈给客户端。MCP协议的诞生,旨在攻克AI应用中的数据与接口难题,为开发者提供标准化接口,让AI模型能够自由穿梭于本地与远程资源之间,显著提升AI助手的表现。下图是MCP协议的基本交互关系示意图:

02 OpenAPI2MCPTools开源项目

仔细翻阅当前公开的MCP Server清单可以发现,目前主要的MCP Server集中在桌面端软件,更多是方便个人用户和开发者。对企业内部广泛存在的现有软件系统,并没有高效兼容的方案。比如OpenAPI2MCPTools开源项目,看似只需要下面这样三十行代码,就可以将现存软件的OpenAPI规范,快速封装成MCP Server 的Tools,供AI调用。

import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';import { CallToolRequestSchema, ListToolsRequestSchema, } from '@modelcontextprotocol/sdk/types.js';import { Converter } from 'openapi2mcptools';import * as fs from 'fs';import * as yaml from 'js-yaml';const converter = new Converter({ });const yamlContent = fs.readFileSync('Api_5.3_schema.yaml', 'utf8');const my_specs = yaml.load(yamlContent);await converter.load(my_specs);const tools = converter.getToolsList();const toolCaller = converter.getToolsCaller();const server = new Server({ name: 'my_server', version: '1.0.0',}, { capabilities: { tools: {}, },});server.setRequestHandler(ListToolsRequestSchema, async () => { return { tools, };});server.setRequestHandler(CallToolRequestSchema, async (request) => { return await toolCaller(request);});const transport = new StdioServerTransport();await server.connect(transport);

然而,在实际的大规模系统环境下,这个项目存在一个核心问题:当API数量较大时,MCP Server的Tools数量急剧膨胀,远超大模型能有效处理的上下文窗口极限,会导致AI对话完全不可用。以日志易为例,日志易平台OpenAPI规范中一共包含了555个API,经过OpenAPI2MCPTools转换后,就是555个Tools,直接导致问话全部报错。如下图所示:

03 日志易MCP Server实现路径

为了解决这个问题,日志易MCP Server采用了模块化设计思路,利用OpenAPI规范中的Tag对象作为语义抽象层,构造了MCP Server的模块初筛和功能复筛工具,实现了对OpenAPI规范的动态加载与按需调用。最终,使得AI对话能够流畅进行,任意调用日志易API功能,而不会因为上下文窗口的限制而中断。

日志易MCP Server效果如下图,AI自主完成了对提问涉及哪些模块,哪些接口的识别和反思,最终组合Agent和AgentGroup两个API的查询结果,给出了正确回答:

04 日志易MCP Server典型应用场景和演进方向

有了MCP Server,系统维护人员只需要在统一的AI会话界面,准确的提出自己的要求,让AI来自主安排不同MCP Server相互配合,调用适合的Tools,实现最终目的。比如日志易平台维护工作中,最常见的几类需求,都可以尝试MCP Server方案:

NO.1 

涉及用户及权限管理类的API操作。

NO.2 

数据处理流程中,综合调用Agent采集、字段提取类API进行一站式处理。

NO.3 

辅助用户在AI分析过程中,快速查看已存搜索查询结果,创建对应的统计分析图表、监控告警规则,甚至联合其他ITSM系统的MCP Server,响应工单,添加评论等等。

http://www.lryc.cn/news/607301.html

相关文章:

  • C# _Json数据
  • 仿艾莫迅MODBUS调试工具写一个上位机
  • 基于springboot的快递分拣管理系统
  • 【智能协同云图库】第七期:基于AI调用阿里云百炼大模型,实现AI图片编辑功能
  • 【AI 加持下的 Python 编程实战 2_12】第九章:繁琐任务的自动化(上)——自动清理电子邮件文本
  • 【Linux学习|黑马笔记|Day1】Linux初识、安装VMware Workstation、安装CentOS7、远程连接、虚拟机快照
  • Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现围栏羊驼的检测识别(C#代码,UI界面版)
  • 标准项目-----网页五子棋(4)-----游戏大厅+匹配+房间代码
  • AJAX快速入门 - 四个核心步骤
  • HTML无尽射击小游戏包含源码,纯HTML+CSS+JS
  • 【Flutter】内存泄漏总结
  • 【数据可视化-78】2025年上半年广东省各市GDP排名深度解析与可视化:Python + Pyecharts 深度洞察(含完整数据、代码)
  • OpenVLA: 论文阅读 -- 开源视觉-语言-行动模型
  • ZKmall开源商城微服务架构电商平台:服务注册与配置中心设计
  • Spring Boot 整合量子密钥分发(QKD)实验方案
  • Linux---make和makefile
  • 分布在背侧海马体CA1区域的位置细胞(place cells)对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
  • 面试题:怎么理解 OSI 参考模型(开放式系统互联参考模型) 和 TCP/IP 模型(传输控制协议 / 网际协议模型 )
  • 【vue】Vue 项目创建工具对比:vue create 与 create-vue 的核心区别
  • RAGFLOW~knowledge graph
  • k8s部署mysql
  • 【数论】P8954 「VUSC」Math Game|普及+
  • SpringBoot3.x入门到精通系列:1.5 配置文件详解
  • QT6 源,十章绘图(2)画刷 QBrush:刷子只涉及填充颜色,线型,填充图片,以及变换矩阵这几个属性,附源代码带注释。
  • 京东零售在智能供应链领域的前沿探索与技术实践
  • 【Kubernetes 指南】基础入门——Kubernetes 集群(二)
  • Java抽象类与接口深度解析:核心区别与应用场景全指南
  • 四类屏幕录制方案的技术选型指南
  • 神经网络学习笔记
  • 流式编程的中间操作