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.
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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
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。