{"id":50718152,"url":"https://github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server","last_synced_at":"2026-06-26T22:00:33.988Z","repository":{"id":319946220,"uuid":"1059280537","full_name":"aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server","owner":"aliyun","description":"Alibaba Cloud's ack-mcp-server unifies container operations capabilities, enabling AI assistants and third-party AI agents to perform complex tasks via natural language through the MCP protocol, empowering container-native AIOps. DingTalk discussion group:  70080006301","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2026-04-29T08:48:49.000Z","size":917,"stargazers_count":109,"open_issues_count":7,"forks_count":13,"subscribers_count":2,"default_branch":"master","last_synced_at":"2026-04-29T10:34:41.672Z","etag":null,"topics":["agent","ai","aiops","kubernetes","mcp","observability","sre"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"apache-2.0","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/aliyun.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":"CHANGELOG.md","contributing":"CONTRIBUTING.md","funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":"SECURITY.md","support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-09-18T08:33:28.000Z","updated_at":"2026-04-29T08:48:54.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-12-09T08:08:27.015Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server","commit_stats":null,"previous_names":["aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server"],"tags_count":1,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/aliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/aliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/aliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/aliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/aliyun","download_url":"https://codeload.github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server/tar.gz/refs/heads/master","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/aliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":34834415,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-05-26T15:22:16.424Z","status":"online","status_checked_at":"2026-06-26T02:00:06.560Z","response_time":106,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["agent","ai","aiops","kubernetes","mcp","observability","sre"],"created_at":"2026-06-09T21:00:25.961Z","updated_at":"2026-06-26T22:00:33.983Z","avatar_url":"https://github.com/aliyun.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":["AI for *Ops","AI for Cloud \u0026 Infrastructure","Cloud and Infrastructure"],"sub_categories":["Automation \u0026 Self-Healing","Container \u0026 Kubernetes Intelligence"],"readme":"# 阿里云容器服务 MCP Server (ack-mcp-server)\n\n[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202.0-blue.svg)](LICENSE)\n[![Python](https://img.shields.io/badge/python-3.12+-blue.svg)](https://python.org)\n[![FastMCP](https://img.shields.io/badge/FastMCP-2.12.2+-green.svg)](https://github.com/jlowin/fastmcp)\n\n阿里云容器服务 MCP Server 工具集: ack-mcp-server。  \n将 ACK 集群/资源管理、Kubernetes 原生操作与容器场景的可观测性能力、安全审计、诊断巡检等运维能力统一为 AI 原生的标准化工具集。  \n本工具集的能力被[阿里云容器服务智能助手功能](https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/use-container-ai-assistant-for-troubleshooting-and-intelligent-q-a)集成。也可支持三方 AI Agent ([kubectl-ai](https://github.com/GoogleCloudPlatform/kubectl-ai/blob/main/pkg/mcp/README.md#local-stdio-based-server-configuration)、[QWen Code](https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/zh/tools/mcp-server/#%E4%BD%BF%E7%94%A8-qwen-mcp-%E7%AE%A1%E7%90%86-mcp-%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8)、[Claude Code](https://docs.claude.com/zh-CN/docs/claude-code/mcp)、[Cursor](https://cursor.com/cn/docs/context/mcp/directory)、[Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/tools/mcp-server.md#configure-the-mcp-server-in-settingsjson)、[VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/mcp-servers#_add-an-mcp-server)等)或自动化系统调用集成，基于 [MCP（Model Context Protocol）](https://modelcontextprotocol.io/docs/getting-started/intro)协议。  \n实现支持通过自然语言与 AI 助手交互，完成复杂的容器运维任务。帮助构建用户自己的容器场景 AIOps 运维体系。\n\n- [1. 概述 \u0026 功能简介](#-1-概述--功能简介)\n- [2. 如何使用 \u0026 部署](#-2-如何使用--部署)\n- [3. 如何本地开发运行](#-3-如何本地开发运行)\n- [4. 如何参与社区贡献](#-4-如何参与社区贡献)\n- [5. 效果-benchmark](#-5-效果--benchmark-持续构建中)\n- [6. 演进计划-roadmap](#-6-演进计划--roadmap)\n- [7. 常见问题](#7-常见问题)\n\n## 🌟 1. 概述 \u0026 功能简介\n\n### 🎬 1.1 演示效果\n\nhttps://github.com/user-attachments/assets/9e48cac3-0af1-424c-9f16-3862d047cc68\n\n### 🎯 1.2 核心功能\n\n**阿里云 ACK 全生命周期的资源管理**\n\n- 集群查询 (`list_clusters`)\n- 节点资源管理、节点池扩缩容 (Later)\n- 组件 Addon 管理 (Later)\n- 集群创建、删除 (Later)\n- 集群升级 (Later)\n- 集群资源运维任务查询 (Later)\n\n**Kubernetes 原生操作** (`ack_kubectl`)\n\n- 执行 `kubectl` 类操作（读写权限可控）\n- 获取日志、事件，资源的增删改查\n- 支持所有标准 Kubernetes API\n\n**AI 原生的容器场景可观测性**\n\n- **Prometheus**: 支持 ACK 集群对应的阿里云 Prometheus、自建 Prometheus 的指标查询、自然语言转 PromQL (`query_prometheus` / `query_prometheus_metric_guidance`)\n- **集群控制面日志查询**: 支持 ACK 集群的控制面 SLS 日志的查询，包括 SLS SQL 查询、自然语言转 SLS-SQL (`query_controlplane_logs`)\n- **审计日志**: Kubernetes 操作审计追踪 (`query_audit_log`)\n- …… (更多[容器可观测能力](https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/observability-best-practices) ing)\n\n**阿里云 ACK 诊断、巡检功能**\n\n- 集群资源诊断 (`diagnose_resource`)\n- 集群健康巡检 (`query_inspect_report`)\n\n**企业级工程能力**\n\n- 🏗️ 分层架构：工具层、服务层、认证层完全解耦\n- 🔐 动态凭证注入：支持请求级 AK 注入或环境凭证\n- 📊 健壮错误处理：结构化错误输出与类型化响应\n- 📦 模块化设计：各子服务可独立运行\n\n### 🏆 1.3 核心优势\n\n- **🤖 AI 原生**: 专为 AI 代理设计的标准化接口\n- **🔧 统一工具集**: 一站式容器运维能力整合\n- **⚡ 知识沉淀**: 内置 ACK、K8s、容器可观测体系的最佳实践经验沉淀\n- **🛡️ 企业级**: 完善的认证、授权、日志机制\n- **📈 可扩展**: 插件化架构，轻松扩展新功能\n\n### 📈 1.4 Benchmark 效果验证 (持续更新中)\n\n基于实际场景的 AI 能力测评，支持多种 AI 代理和大模型的效果对比：\n\n| 任务场景     | AI Agent   | 大模型           | 成功率  | 平均处理时间 |\n| ------------ | ---------- | ---------------- | ------- | ------------ |\n| Pod OOM 修复 | qwen_code  | qwen3-coder-plus | ✅ 100% | 2.3min       |\n| 集群健康检查 | qwen_code  | qwen3-coder-plus | ✅ 95%  | 6.4min       |\n| 资源异常诊断 | kubectl-ai | qwen3-32b        | ✅ 90%  | 4.1min       |\n| 历史资源分析 | qwen_code  | qwen3-coder-plus | ✅ 85%  | 3.8min       |\n\n最新 Benchmark 报告参见 [`benchmarks/results/`](benchmarks/results/) 目录。\n\n---\n\n## 🚀 2. 如何使用 \u0026 部署\n\n### 💻 2.1 阿里云认证、权限准备\n\n建议为 ack-mcp-server 配置的阿里云账号认证为一个主账号的子账号，并遵循最小权限原则，为此子账号赋予所需的 **RAM 权限和 RBAC 权限**。\n\n#### 2.1.1 所需 RAM 权限策略集\n\n如何为阿里云账号的 RAM 账号添加所需权限，参考文档：[RAM 权限策略](https://help.aliyun.com/zh/ram/user-guide/policy-overview)  \n当前 ack-mcp-server 所需只读权限集为：\n\n- 容器服务 cs 所有只读权限\n- 日志服务 log 所有只读权限\n- 阿里云 prometheus(arms) 实例只读权限\n- ……后续追加资源变更权限以支持资源全生命周期管理\n\n```json\n{\n  \"Version\": \"1\",\n  \"Statement\": [\n    {\n      \"Effect\": \"Allow\",\n      \"Action\": [\n        \"cs:Check*\",\n        \"cs:Describe*\",\n        \"cs:Get*\",\n        \"cs:List*\",\n        \"cs:Query*\",\n        \"cs:RunClusterCheck\",\n        \"cs:RunClusterInspect\"\n      ],\n      \"Resource\": \"*\"\n    },\n    {\n      \"Effect\": \"Allow\",\n      \"Action\": \"arms:GetPrometheusInstance\",\n      \"Resource\": \"*\"\n    },\n    {\n      \"Effect\": \"Allow\",\n      \"Action\": [\"log:Describe*\", \"log:Get*\", \"log:List*\"],\n      \"Resource\": \"*\"\n    }\n  ]\n}\n```\n\n#### 2.1.2 授予 RBAC 权限\n\n请联系 ACK 集群管理员，参考 [RBAC 授权文档](https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/grant-rbac-permissions-to-ram-users-or-ram-roles) 为此子账号授予合适的 RBAC 权限。\n\n### 💻 2.2 （可选）创建 ACK 集群\n\n- 阿里云账号中已创建的 ACK 集群\n- 需要生成的集群网络可访问的情况下，配置对应的 Kubernetes 集群访问凭证，参考[配置方式](./DESIGN.md#kubernetes集群访问策略)，在生产环境建议打通集群网络后，通过配置 KUBECONFIG_MODE = ACK_PRIVATE，通过内网访问集群。\n\n### 📍 2.3 部署运行 ack-mcp-server\n\n#### 2.3.1 部署方式 1 - 使用 Helm 部署在 k8s 集群内\n\n在 Kubernetes 集群中部署：\n\n```bash\n# 克隆代码仓库\ngit clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server\ncd alibabacloud-ack-mcp-server\n\n# 使用 Helm 部署\nhelm install \\\n--set accessKeyId=\u003cyour-access-key-id\u003e \\\n--set accessKeySecret=\u003cyour-access-key-secret\u003e \\\n--set transport=sse \\\nack-mcp-server \\\n./deploy/helm \\\n-n kube-system\n```\n\n部署后通过为 ack-mcp-server service 配置负载均衡等方式透出外网访问服务，以对接 AI Agent。\n\n**参数说明**\n\n- `accessKeyId`: 阿里云账号的 AccessKeyId\n- `accessKeySecret`: 阿里云账号的 AccessKeySecret\n\n#### 2.3.2 部署方式 2 - 📦 使用 Docker 镜像部署 ack-mcp-server\n\n```bash\n# 拉取镜像\ndocker pull registry-cn-beijing.ack.aliyuncs.com/acs/ack-mcp-server:latest\n\n# 运行容器\ndocker run \\\n  -d \\\n  --name ack-mcp-server \\\n  -e ACCESS_KEY_ID=\"your-access-key-id\" \\\n  -e ACCESS_KEY_SECRET=\"your-access-key-secret\" \\\n  -p 8000:8000 \\\n  registry-cn-beijing.ack.aliyuncs.com/acs/ack-mcp-server:latest \\\n  python -m main_server --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8000 --allow-write\n```\n\n#### 2.3.3 部署方式 3 - 💻 使用 Binary 方式启动部署\n\n下载预编译的二进制文件 或 本地构建二进制文件后运行：\n\n```bash\n# 构建二进制文件（本地构建）\nmake build-binary\n\n# 运行\n./dist/binary/ack-mcp-server --help\n```\n\n### 2.4 MCP 客户端配置\n\n在 MCP 客户端中添加下面的配置：\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"ack-mcp-server\": {\n      \"command\": \"uvx\",\n      \"args\": [\"alibabacloud-ack-mcp-server@latest\"],\n      \"env\": {\n        \"ACCESS_KEY_ID\": \"\u003cak\u003e\",\n        \"ACCESS_KEY_SECRET\": \"\u003csk\u003e\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n\u003cdetails\u003e\n  \u003csummary\u003eClaude Code\u003c/summary\u003e\n\n**通过 CLI 安装**\n\n使用 Claude Code CLI 添加 ACK MCP server：\n\n```bash\n# Either STDIO:\nclaude mcp add --scope user --env ACCESS_KEY_ID=${ACCESS_KEY_ID} --env ACCESS_KEY_SECRET=${ACCESS_KEY_SECRET} ack-mcp-server -- uvx alibabacloud-ack-mcp-server@latest\n\n# Or HTTP:\nclaude mcp add --transport http --scope user ack-mcp-server \u003cendpoint\u003e\n```\n\n参考 [Claude Code CLI 添加 MCP server](https://code.claude.com/docs/en/mcp)\n\n\u003c/details\u003e\n\u003cdetails\u003e\n  \u003csummary\u003eCodex\u003c/summary\u003e\n\n使用 Codex CLI 安装 ACK MCP server：\n\n```bash\n# Either STDIO:\ncodex mcp add --env ACCESS_KEY_ID=${ACCESS_KEY_ID} --env ACCESS_KEY_SECRET=${ACCESS_KEY_SECRET} ack-mcp-server -- uvx alibabacloud-ack-mcp-server@latest\n\n# Or HTTP:\ncodex mcp add ack-mcp-server --url \u003cendpoint\u003e\n```\n\n参考 [Codex 添加 MCP server](https://developers.openai.com/codex/mcp/#configure-with-the-cli)\n\n\u003c/details\u003e\n\n\u003cdetails\u003e\n  \u003csummary\u003eGemini CLI\u003c/summary\u003e\n使用 Gemini CLI 安装 ACK MCP server：\n\n```bash\n# Either STDIO:\ngemini mcp add --scope user --env ACCESS_KEY_ID=${ACCESS_KEY_ID} --env ACCESS_KEY_SECRET=${ACCESS_KEY_SECRET} ack-mcp-server uvx alibabacloud-ack-mcp-server@latest\n\n# Or HTTP:\ngemini mcp add --transport http --scope user ack-mcp-server \u003cendpoint\u003e\n\n# Gemini extension:\ngemini extensions install --ref master --auto-update https://github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server\n# 通过环境变量 或 `\u003chome\u003e/.gemini/extensions/ack-mcp-server/.env` 文件配置 ak/sk\n```\n\n参考 [Gemini CLI 添加 MCP server](https://github.com/google-gemini/gemini-cli/blob/main/docs/tools/mcp-server.md#how-to-set-up-your-mcp-server)\n\n\u003c/details\u003e\n\n\u003cdetails\u003e\n  \u003csummary\u003eOpenCode\u003c/summary\u003e\n\n添加下面的配置到 `opencode.json` 文件：\n\n```json\n{\n  \"$schema\": \"https://opencode.ai/config.json\",\n  \"mcp\": {\n    \"ack-mcp-server\": {\n      \"type\": \"local\",\n      \"command\": [\"uvx\", \"alibabacloud-ack-mcp-server@latest\"],\n      \"environment\": {\n        \"ACCESS_KEY_ID\": \"\u003cak\u003e\",\n        \"ACCESS_KEY_SECRET\": \"\u003csk\u003e\"\n      }\n    }\n  }\n}\n```\n\n参考 [OpenCode 添加 MCP server](https://opencode.ai/docs/mcp-servers)\n\n\u003c/details\u003e\n\n\u003cdetails\u003e\n  \u003csummary\u003eQoder CLI\u003c/summary\u003e\n\n使用 Qoder CLI 安装 ACK MCP server：\n\n```bash\n# Either STDIO:\nqodercli mcp add --scope user --env ACCESS_KEY_ID=${ACCESS_KEY_ID} --env ACCESS_KEY_SECRET=${ACCESS_KEY_SECRET} ack-mcp-server -- uvx alibabacloud-ack-mcp-server@latest\n\n# Or HTTP:\nqodercli mcp add --transport http --scope user ack-mcp-server \u003cendpoint\u003e\n```\n\n参考 [Qoder CLI 添加 MCP server](https://docs.qoder.com/cli/using-cli#mcp-servers)\n\n\u003c/details\u003e\n\n\u003cdetails\u003e\n  \u003csummary\u003eQwen Code\u003c/summary\u003e\n\n使用 Qwen Code 安装 ACK MCP server：\n\n```bash\n# Either STDIO:\nqwen mcp add --scope user --env ACCESS_KEY_ID=${ACCESS_KEY_ID} --env ACCESS_KEY_SECRET=${ACCESS_KEY_SECRET} ack-mcp-server uvx alibabacloud-ack-mcp-server@latest\n\n# Or HTTP:\nqwen mcp add --transport http --scope user ack-mcp-server \u003cendpoint\u003e\n```\n\n参考 [Qwen Code 添加 MCP server](https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/en/users/features/mcp/)\n\n\u003c/details\u003e\n\n## 🎯 3 如何本地开发运行\n\n### 💻 3.1 环境准备\n\n**构建环境要求**\n\n- Python 3.12+\n- 阿里云账号及 AccessKey、AccessSecretKey，所需权限集\n- 阿里云账号中已创建的 ACK 集群\n- 配置 ACK 集群可被 ack-mcp-server 本地网络可访问的 kubeconfig 配置，参考[配置方式](./DESIGN.md#kubernetes集群访问策略)。\n  - 注：推荐在生产环境建议打通集群网络后，通过配置 KUBECONFIG_MODE = ACK_PRIVATE，通过内网访问集群。本地测试使用公网访问集群 kubeconfig 需在[对应 ACK 开启公网访问 kubeconfig](https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/user-guide/control-public-access-to-the-api-server-of-a-cluster)。\n\n### 📋 3.2 开发环境搭建\n\n```bash\n# 克隆项目\ngit clone https://github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server\ncd alibabacloud-ack-mcp-server\n\n# 安装依赖\nuv sync\n\n# 激活虚拟环境(Bash)\nsource .venv/bin/activate\n\n# 配置环境\ncp .env.example .env\nvim .env\n\n# 运行开发服务\nmake run\n```\n\n**安装依赖**\n\n使用 `uv`（推荐）：\n\n```bash\nuv sync\nsource .venv/bin/activate\n```\n\n或使用 `pip`：\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### ⚙️ 3.3 配置设置\n\n创建 `.env` 文件（可参考 `.env.example`）：\n\n```env\n# 阿里云凭证与地域\nACCESS_KEY_ID=your-access-key-id\nACCESS_KEY_SECRET=your-access-key-secret\n\n# 缓存配置\nCACHE_TTL=300\nCACHE_MAX_SIZE=1000\n\n# 日志配置\nFASTMCP_LOG_LEVEL=INFO\nDEVELOPMENT=false\n```\n\n\u003e ⚠️ **注意**: 未设置 ACCESS_KEY_ID/ACCESS_KEY_SECRET 时，部分依赖云 API 的功能不可用。\n\n### 3.4 运行模式\n\n#### 3.4.1 基于 [MCP Inspector](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector) 的交互界面（适合本地效果调试）\n\n```bash\nnpx @modelcontextprotocol/inspector --config ./mcp.json\n```\n\n#### 3.4.2 本地 python 命令运行 ack-mcp-server\n\n**本地运行 ack-mcp-server Stdio 模式（适合本地开发）**\n\n```bash\nmake run\n# 或\npython -m src.main_server\n```\n\n**本地运行 ack-mcp-server Streaming HTTP 模式（推荐线上系统集成使用）**\n\n```bash\nmake run-http\n# 或\npython -m src.main_server --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000\n```\n\n**本地运行 ack-mcp-server SSE 模式**\n\n```bash\nmake run-sse\n# 或\npython -m src.main_server --transport sse --host 127.0.0.1 --port 8000\n```\n\n**常用参数**\n\n| 参数 | 说明               | 默认值                |\n|-----|------------------|--------------------|\n| `--access-key-id` | AccessKey ID     | 阿里云账号凭证AK          |\n| `--access-key-secret` | AccessKey Secret | 阿里云账号凭证SK          |\n| `--allow-write` | 启用写入操作           | 默认不启动              |\n| `--transport` | 传输模式             | stdio / sse / http |\n| `--host` | 绑定主机             | localhost          |\n| `--port` | 端口号              | 8000               |\n| `--allowed-origins` | 允许的 Origin 白名单 | 无（本地模式自动允许 localhost） |\n\n### 3.6 安全注意事项\n\n- 服务默认绑定 `127.0.0.1`，仅允许本地访问。如需暴露到网络，请配合 `--allowed-origins` 参数配置 Origin 白名单。\n- 服务内置了 Origin 头校验中间件，符合 MCP 2025-03-26 规范要求，可防御 DNS Rebinding 攻击。\n- **注意：** 当服务绑定到非 localhost 地址（如 `0.0.0.0`）且未配置 `--allowed-origins` 时，所有带 Origin 头的请求将被拒绝（403 Forbidden）。生产环境部署前请务必通过 `--allowed-origins` 或 `ALLOWED_ORIGINS` 环境变量配置 Origin 白名单。\n- 生产环境部署建议配合反向代理、API Gateway 或 Kubernetes NetworkPolicy 等方式增加认证和网络隔离。\n- 完整安全指南请参考 [SECURITY.md](./SECURITY.md)。\n\n```bash\n# 指定允许的 Origin 来源\npython -m src.main_server --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000 --allowed-origins \"http://localhost:3000,https://myapp.example.com\"\n\n# 或通过环境变量\nexport ALLOWED_ORIGINS=\"http://localhost:3000,https://myapp.example.com\"\npython -m src.main_server --transport http --host 127.0.0.1 --port 8000\n```\n\n### 3.7 功能测试UT\n\n```bash\n# 运行全部测试UT\nmake test\n```\n\n## 🛠️ 4. 如何参与社区贡献\n\n### 🏗️ 4.1 工程架构设计\n\n**技术栈**: Python 3.12+ + FastMCP 2.12.2+ + 阿里云 SDK + Kubernetes Client\n\n详细架构设计参见 [`DESIGN.md`](DESIGN.md)。\n\n### 👥 4.2 项目维护机制\n\n#### 🤝 如何贡献\n\n1. **问题反馈**: 通过 [GitHub Issues](https://github.com/aliyun/alibabacloud-ack-mcp-server/issues)\n2. **功能请求**: 通过 即时通信钉钉群： 70080006301 讨论沟通\n3. **代码贡献**: Fork → 功能分支 → Pull Request\n4. **文档改进**: API 文档、教程编写\n\n### 💬 社区交流\n\n- GitHub Discussions through Issues: 技术讨论、问答\n- 钉钉群: 日常交流、答疑支持、社区共建。 搜索钉钉群号： 70080006301\n\n---\n\n## 📊 5. 效果 \u0026 Benchmark （持续构建中）\n\n### 🔍 测试场景\n\n| 场景         | 描述                 | 涉及模块        |\n| ------------ | -------------------- | --------------- |\n| Pod OOM 修复 | 内存溢出问题诊断修复 | kubectl, 诊断   |\n| 集群健康检查 | 全面的集群状态巡检   | 诊断, 巡检      |\n| 资源异常诊断 | 异常资源根因分析     | kubectl, 诊断   |\n| 历史资源分析 | 资源使用趋势分析     | prometheus, sls |\n\n### 📊 效果数据\n\n基于最新 Benchmark 结果：\n\n- 成功率: 92%\n- 平均处理时间: 4.2 分钟\n- 支持 AI 代理: qwen_code, kubectl-ai\n- 支持 LLM: qwen3-coder-plus, qwen3-32b\n\n### 如何运行 benchmark\n\n详细参见 [`Benchmark README.md`](./benchmarks/README.md)。\n\n```bash\n# 运行 Benchmark\ncd benchmarks\n./run_benchmark.sh --openai-api-key your-key --agent qwen_code --model qwen3-coder-plus\n```\n\n---\n\n## 🗺️ 6. 演进计划 \u0026 Roadmap\n\n### 🎯 近期计划\n\n- 支持 ACK 集群、节点、功能承载组件(addon)的全生命周期资源运维\n- 以 benchmark 效果作为基线目标，持续优化核心场景在通用三方 Agent、LLM model 中的效果，提升核心运维场景的效果成功率\n- 持续补充 benchmark 的核心运维场景 case，覆盖 ACK 大部分运维场景，如有需求，欢迎提 issue\n- 性能优化与缓存改进\n\n### 🚀 中长期目标\n\n- 覆盖容器场景的[卓越架构的五大支柱](https://help.aliyun.com/product/2362200.html)：安全、稳定、成本、效率、性能(高可靠性等)的能力，对多步骤的复杂容器运维场景，提供更优秀的 AIOps 体验。\n- - 集群成本的洞察与治理\n- - 集群弹性伸缩的最佳实践\n- - 集群的安全漏洞发现与治理\n- - ……\n- 企业级特性（RBAC, 安全扫描）\n- AI 自动化运维能力\n\n## 7. 常见问题\n\n- **未配置 AK**: 请检查 ACCESS_KEY_ID/ACCESS_KEY_SECRET 环境变量\n- **ACK 集群网络不可访问**: 当 ack-mcp-server 使用 KUBECONFIG_MODE = ACK_PUBLIC 公网方式访问集群 kubeconfig，需要 ACK 集群开启公网访问的 kubeconfig，在生产环境中推荐打通集群网络，并使用 ACK_PRIVATE 私网方式访问集群 kubeconfig，以遵守生产安全最佳实践。\n\n## 8. 安全\n\n- 请发送邮件到 **kubernetes-security@service.aliyun.com** 报告安全漏洞。详细信息请参阅 [SECURITY.md](./SECURITY.md) 文件。\n\n## 许可证\n\nApache-2.0。详见 [`LICENSE`](LICENSE)。\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Faliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Faliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Faliyun%2Falibabacloud-ack-mcp-server/lists"}