zhenyun-pangun-mcp

zhenyun-pangun-mcp

Enables querying logs across Loki/SLS, querying databases via Archery, accessing Choerodon project collaboration tools, and searching local code repositories through a unified MCP interface with self-contained configuration.

Category
访问服务器

README

zhenyun-pangun-mcp

甄云盘古通用工具 MCP,供任意 MCP 客户端(Claude Desktop / Cursor / 各类 agent)复用。

完全自包含:不依赖任何外部项目目录,仅需在 .env 配置真实凭据即可使用。

能力总览

工具按前缀分组(共 17 个):

前缀 工具 说明
obs_* obs_log_query / obs_log_datasources / obs_sls_query 日志查询:Loki 双平台(aws 海外全环境 + cn 国内非生产)+ 阿里云 SLS(仅 cn 国内盘古 prod)
archery_* archery_query / archery_describe_table / archery_list_columns / archery_query_tenant / archery_list_databases / archery_list_instances 数据库查询(Archery 双站点 cn/aws + 盘古专属租户/库/实例能力)
choerodon_* choerodon_query_issue / choerodon_list_issue / choerodon_search_users / choerodon_get_status_map / choerodon_search_tasks_by_person / choerodon_list_attachments / choerodon_download_attachment 猪齿鱼协作(内置 Python 客户端,纯 HTTP 登录)
search_repo search_repo 跨本地代码仓库搜索(内容 / 文件名 / 模块结构)

日志平台区分(重要)

盘古日志分布在三个不同平台,查询前需先确认目标环境落在哪个平台:

能力 环境 平台 数据源 / project 标签体系
obs_log_query AWS 海外(全部环境) Grafana/Loki Jp-saas-1-prod / Jp-saas-1-noneprod / ops job / app
obs_log_query cn 国内非生产(dev/test) Grafana/Loki Loki (pangu-noneprod) 等 namespace / service_name / pod_name / container_name
obs_sls_query 仅 cn 国内盘古 prod 阿里云 SLS pangu-cn-saas-3-prod-shared-sls-project-0 / sls-store-0-pangu-prod _namespace_ = saas-prod
  • cn 国内盘古 prod 日志 = 阿里云 SLS(对接方式复刻自 log-ops-mcp),用 obs_sls_query 查询。
  • cn 国内盘古 dev/test 等非生产用 obs_log_query(region="cn"),盘古非生产面板(namespace=saas-dev-new / saas-test-new)日志在 Loki (pangu-noneprod) 数据源。
  • **AWS 海外(无论 prod/非生产)**全部用 obs_log_query(region="aws")。
  • ⚠️ 路由铁律:除 cn 国内盘古 prod 走 SLS 外,其余(cn 非生产 + 全部 AWS)都走 Loki。盘古非生产不要调 obs_sls_query。

三个平台的登录凭据、数据源名均在 .env 独立配置,详见 .env.example。

安装与运行

cd zhenyun-pangun-mcp
uv sync  # 或 pip install -e .
cp .env.example .env   # 填写真实凭据

以 stdio 运行:

uv run zhenyun-pangun-mcp
# 或
python -m zhenyun_pangun_mcp

MCP 客户端配置

{
  "mcpServers": {
    "zhenyun-pangun-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "/path/to/zhenyun-pangun-mcp", "zhenyun-pangun-mcp"],
      "env": {
        "MCP_ENV_DIR": "/path/to/zhenyun-pangun-mcp"
      }
    }
  }
}

配置项(.env)

分组 环境变量 说明
Archery ARCHERY_USERNAME / ARCHERY_PASSWORD / ARCHERY_AWS_USERNAME / ARCHERY_AWS_PASSWORD 数据库网关 cn/aws 凭据
ARCHERY_DB_CN / ARCHERY_DB_AWS / ARCHERY_DB_DEV / ARCHERY_DB_TEST 实例别名 → 真实实例名
Loki AWS_LOG_USERNAME / AWS_LOG_PASSWORD / CN_LOG_USERNAME / CN_LOG_PASSWORD Grafana 登录凭据
AWS_LOG_DS_* / CN_LOG_DS_* 环境 → 数据源名映射
Choerodon CHOERODON_BASE_URL / CHOERODON_USERNAME / CHOERODON_PASSWORD 猪齿鱼网关与登录凭据
SLS SLS_PANGU_PROD_ACCESS_KEY_ID / SLS_PANGU_PROD_ACCESS_KEY_SECRET 盘古正式环境阿里云日志凭据
其他 PG_ROOT 跨仓搜索根目录(默认本仓库根)

凭据请勿提交 git;.env 已由 .gitignore 排除,仅 .env.example(占位符版)入库。

推荐服务器

Baidu Map

Baidu Map

百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。

官方
精选
JavaScript
Playwright MCP Server

Playwright MCP Server

一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。

官方
精选
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。

官方
精选
本地
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。

官方
精选
本地
TypeScript
VeyraX

VeyraX

一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。

官方
精选
本地
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。

官方
精选
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。

官方
精选
Python
e2b-mcp-server

e2b-mcp-server

使用 MCP 通过 e2b 运行代码。

官方
精选
Neon MCP Server

Neon MCP Server

用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器

官方
精选
Exa MCP Server

Exa MCP Server

模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。

官方
精选