Apache HTTP Server AIops について
Apache HTTP Server AIopsは、Apache HTTP Serverの運用担当者向けのガバナンス付きMCPサーバー、CLI、スキルです。Apache標準の診断と設定可能なヘルス・ログ確認を組み合わせ、各呼び出しを監査して予算を管理します。
主な機能
- 01Apache設定と仮想ホストの確認
- 02モジュールと実行時設定の確認
- 03任意のヘルス・ログ確認
- 04複数診断の集約と失敗の保持
- 05呼び出しの監査と予算管理
活用シーン
- 01Apache設定とロード済みモジュールの確認
- 02サービス状態とログ概要の確認
- 03複数の検査をまとめた障害調査
MCP 対応
Apache HTTP Serverの運用向けに17個のMCPツールを提供します。ガバナンス機構が各呼び出しを監査し、予算を管理します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
17掲載時のツール一覧 · 2 日前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| target | any | いいえ |
詳細
Apache AIops
Apache HTTP Server 専用の、ガバナンス管理された MCP サーバー、CLI、スキルです。17 個の MCP ツールを備えています。Apache 独自の apachectl 診断、オペレーターが設定する任意の HTTP ヘルスチェック URL と mod_status URL、オペレーターが設定するエラーログの上限付き読み取り、およびプライバシーに配慮したアクセスログのステータス概要を使用します。すべての呼び出しは、ベンダー提供のガバナンスハーネスによって監査され、予算が設定されます。
チェック項目
- Apache のバージョン、設定構文、解析された仮想ホスト、読み込まれたモジュール。
- ビルドオプションと解析された実行時設定。
- 解析された設定のインクルードツリー、コンパイル済みモジュール、静的モジュールのディレクティブ。
- 任意の機械可読な
mod_statusメトリクス、上限付きエラーログ末尾の読み取り、プライバシーに配慮したアクセスステータスの概要。 - レスポンス本文をダウンロードせずに確認する、任意の HTTP ヘルスステータス。
apache_diagnoseは各チェックの結果を関連付け、失敗をdata: nullのエラーとして保持します。
ソースからのセットアップ
Python 3.11 以降、uv、およびオペレーターホスト上の apachectl が必要です。uv sync --dev、uv run apache-aiops init、続けて uv run apache-aiops doctor を実行します。手動で設定する場合は、~/.apache-aiops/config.yaml を使用します。
targets:
- name: local
apachectl_bin: apachectl
probe_url: http://127.0.0.1/health
status_url: http://127.0.0.1/server-status?auto
error_log: /var/log/apache2/error.log
access_log: /var/log/apache2/access.log
timeout: 10
verify_ssl: true
uv run apache-aiops diagnose を実行します。MCP のエントリーポイントは uv run apache-aiops-mcp です。任意の HTTP プローブはツールの呼び出し元ではなく、オペレーターが設定します。TLS 検証はデフォルトで有効で、ca_file にはカスタム CA PEM を指定できます。
範囲と検証
graceful-reload は最初に configtest を実行し、ドライランと CLI による 2 段階の確認に対応します。また、コマンドが返された場合でも、最終的な結果が不明であることを報告します。既存のワーカーが古い設定で処理を続ける可能性があるためです。事前の設定ファイルがスナップショットとして保存されていない場合、安全に元に戻す方法はありません。仮想ホストの編集、TLS 証明書の管理、モジュールの変更は、引き続きこのリリースの対象外です。検証を参照してください。不足している操作や実環境でのフィードバックは、issue または PR としてお寄せください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。