Queue AIops

Queue AIops

面向 Redis + RabbitMQ 的可治理 AI 运维。 queue-aiops 面向自行运行缓存和消息代理的团队——例如一个“突然开始吞内存”的 Redis，或队列悄悄增长到发布者被阻塞的 RabbitMQ，而团队又没有企业级可观测性套件。它为 AI Agent（或在命令行中操作的人类）提供一套可治理的工具，覆盖两者：针对内存压力、延迟、队列积压和连接频繁变动的透明根因分析，以及运维人员实际需要的少数几种写操作（配置设置、终止客户端、清空／删除队列、策略）——每次调用都会由内置治理机制审计、预算控制、按风险分级并记录撤销信息。

免责声明：由社区维护的开源项目，与 Redis 或 RabbitMQ 项目及其各自所有者均无关联，也未获其认可或赞助。 Redis 和 RabbitMQ 是其各自所有者的商标。

验证说明：行为由基于模拟对象的测试套件覆盖；尚未在实际运行的代理上验证。Redis 和 RabbitMQ 都可免费使用／自托管（各自只需一个实验容器或安装包），因此很容易进行实验环境检查——queue-aiops doctor 是最快的实时探测方式，docs/VERIFICATION.md 中提供了检查清单。

快速开始

作为 Claude Code 插件

安装一次，即可为 Agent 同时提供技能和 MCP 服务：

/plugin marketplace add AIops-tools/marketplace
/plugin install queue-aiops@aiops-tools

MCP 服务通过 uv 获取，并固定到此插件声明的程序包版本，因此可以追溯审计记录对应的代码。凭据仍需通过 queue-aiops init 配置——见下文。

作为 OpenClaw 插件

同一套插件也发布在 ClawHub 上，安装一次即可同时获得技能和 MCP 服务：

openclaw plugins install clawhub:@zw008/queue-aiops
openclaw skills info queue-aiops          # expect: Visible to model: yes

之后重启 OpenClaw 网关，使其加载插件。MCP 服务通过 uv 获取，并固定到此确切版本，因此 uvx 必须位于 PATH 中——如果没有，技能仍会安装，但会报告 Visible to model: no。凭据按下文所述配置。

作为 CLI 或独立 MCP 服务

uv tool install queue-aiops

queue-aiops init      # wizard: pick platform (redis/rabbitmq), host/port, encrypted secret
queue-aiops doctor    # config + secret + connectivity check (PING / /api/overview)
queue-aiops overview  # one-shot health summary for the default target

接下来看看重点：

queue-aiops analyze memory     # redis memory-pressure RCA (maxmemory, eviction, frag, big keys)
queue-aiops analyze latency    # redis latency RCA (slowlog digest, fork/AOF stalls)
queue-aiops analyze backlog    # rabbitmq queue-backlog RCA (consumers, unacked, watermarks)
queue-aiops analyze churn      # connection churn, both platforms
queue-aiops redis bigkeys      # SCAN-budgeted big-key sample (never KEYS *)
queue-aiops rabbitmq queues    # deepest backlog first

此工具负责和不负责决定的事项

此工具能够准确、高效地执行代理操作——读取和写入——并记录每一次操作。它不负责判断是否允许执行写入操作。这由 Agent 自行判断，或由你连接时所用账户的权限决定：为 Redis 连接配置一个仅限读取命令的 ACL 用户，或为 RabbitMQ 管理用户仅授予 monitoring 标签，那么写入操作就会在代理端失败——权限实际上由代理控制。

因此，无需配置只读开关、策略文件或审批关卡。此工具唯一保证的是没有任何操作会悄无声息：通过 MCP 和 CLI 发出的每次调用都会写入审计记录，记录在 ~/.queue-aiops/audit.db 中；可逆写入仍会捕获操作前状态并记录逆向操作。

每个工具都声明了一个 risk_level，并通过测试确保其与 [READ]／[WRITE] 文档标签一致；该风险等级也会写入审计记录，作为描述性分级——方便审核者一眼看出某条记录对应高风险删除操作。它只是标签，不是关卡。

正在运行较小型／本地模型？请参阅 agent-guardrails.md——其中列出了此工具现已为你实施的防护措施（因此你无需在提示词中重复说明），并提供了针对剩余事项的现成系统提示词。

支持范围

平台	协议	覆盖范围
redis（通过 redis Python 客户端使用 5.x–7.x 线协议）	RESP，可选密码，可选 TLS	INFO（服务器／内存／客户端／统计／持久化／键空间）、SLOWLOG、CLIENT LIST/KILL、CONFIG GET/SET、MEMORY STATS/USAGE、受 SCAN 限额约束的大键采样、DBSIZE、PING
rabbitmq（管理插件 HTTP API）	HTTP(S)，Basic 认证	/api/overview、/api/queues（以及按 vhost 筛选、详情、清空、声明、删除）、/api/connections、/api/channels、/api/consumers、/api/policies（获取／设置／删除）、/api/nodes

28 个 MCP 工具 — 20 个读取工具（含 4 个旗舰 RCA）+ 8 个受治理的写入工具。

分组	工具	读／写
概览	queue_overview	读取
redis 读取工具	redis_server_info, redis_memory_stats, redis_clients, redis_slowlog, redis_config_get, redis_keyspace, redis_big_keys	读取
rabbitmq 读取工具	rabbitmq_overview, list_queues, queue_detail, list_connections, list_channels, list_policies, node_health	读取
旗舰 RCA	redis_memory_pressure_rca, redis_latency_rca, rabbitmq_queue_backlog_rca, connection_churn_analysis	读取
写入（中风险）	redis_config_set, redis_kill_client, declare_queue, set_policy, delete_policy	写入
写入（高风险）	purge_queue, delete_queue	写入
撤销	undo_list, undo_apply	读取／写入

四个 RCA 都是透明的启发式分析，会报告其数值——阈值是有名称的常量，每项发现都附带证据，绝不会给出黑盒结论。大键采样最多使用 SCAN 遍历 10,000 个键，并对最多 200 个键使用 MEMORY USAGE 获取大小——绝不使用 KEYS *——同时报告采样覆盖范围。

治理

每个 MCP 工具，以及每个通过相同受治理函数执行的 CLI 写入操作，都会经过内置的 @governed_tool 框架（queue_aiops.governance——无外部依赖）。它负责记录，不负责授权写入是否可以执行（见上文）：

• 审计 — 每次调用都会记录到 ~/.queue-aiops/audit.db（可通过 QUEUE_AIOPS_HOME 更改位置），并对密钥进行脱敏。CLI 写入与 MCP 路径写入相同的记录行——不存在未经审计的入口。
• 预算／失控保护 — 这是安全保护措施，不是授权门槛：调用次数／时间上限（QUEUE_MAX_TOOL_CALLS、QUEUE_MAX_TOOL_SECONDS）加上失控循环中断器，可防止卡住的 Agent 无限消耗调用次数／时间。
• 风险等级 — 根据 risk_level 得出的描述性标签，记录在审计行中；它不控制任何操作。QUEUE_AUDIT_APPROVED_BY／QUEUE_AUDIT_RATIONALE 是可选注释，记录在审计行中（批准者／原因），从不要求填写，也不会阻止操作。
• 撤销 — 可逆写入会先捕获真实的变更前状态：redis_config_set 会记录 CONFIG GET 返回的先前值；set_policy／delete_policy 会记录先前策略；delete_queue 会记录队列定义，撤销时会重新声明该队列（不会恢复消息——描述符中对此有说明）。不可逆写入（purge_queue、redis_kill_client）只记录 priorState。
• 试运行 + 二次确认 — 每项写入都支持 dry_run=True（MCP）／--dry-run（CLI）；CLI 写入需要二次确认，并通过相同的受治理对应函数执行，因此也会记录到审计日志中。purge_queue 和 delete_queue 的风险等级为高，在 CLI 中需要试运行 + 二次确认。
• 凭据以加密形式保存在 ~/.queue-aiops/secrets.enc 中（Fernet + scrypt 主密码；非交互式使用时可设置 QUEUE_AIOPS_MASTER_PASSWORD）。Redis 密码为可选项——不需要认证的实验室实例也受支持。

MCP 配置

{
  "mcpServers": {
    "queue-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "queue-aiops", "queue-aiops-mcp"],
      "env": {
        "QUEUE_AIOPS_MASTER_PASSWORD": "your-master-password"
      }
    }
  }
}

env 块注意事项：MCP 客户端会在最小化环境中启动服务，不会加载你的 shell 配置文件。服务所需的任何内容（QUEUE_AIOPS_MASTER_PASSWORD、迁移后的 QUEUE_AIOPS_HOME，以及可选的 QUEUE_AUDIT_APPROVED_BY/QUEUE_AUDIT_RATIONALE 审计注释）都必须在上方的 env 块中设置，不能只在终端中设置。

或者，安装软件包后运行：queue-aiops mcp。

CLI 参考（简版）

queue-aiops init | doctor | overview | mcp
queue-aiops secret set|list|migrate ...
queue-aiops redis info|memory|clients|slowlog|config-get|keyspace|bigkeys
queue-aiops redis config-set <param> <value> [--dry-run]
queue-aiops redis kill-client --id <id> | --addr <ip:port> [--dry-run]
queue-aiops rabbitmq overview|queues|queue|connections|channels|policies|nodes
queue-aiops rabbitmq purge|delete-queue|declare-queue <name> [--vhost /] [--dry-run]
queue-aiops rabbitmq set-policy|delete-policy <name> ... [--dry-run]
queue-aiops analyze memory|latency|backlog|churn

验证状态

已针对 Redis 7.4.9 和 RabbitMQ 3.13.7 进行实时验证（2026-07-19/20）。 已在真实服务上测试连接、所有 Redis 读取（与 redis-cli 的实际结果交叉核对）、全部四项分析，以及完整的治理流程（真实的 redis_config_set → 审计记录 → 撤销并恢复先前值）。这次测试发现并修复了一个真实缺陷：整数数量——键数、客户端数、字节总数——被渲染为浮点数（202.0 个键），而相等性断言无法发现此问题。

RabbitMQ 组现在也已完成端到端验证——读取结果与 rabbitmqadmin 交叉核对，并在实时代理上完成了 set_policy → undo_apply。Redis 集群/哨兵拓扑以及 AUTH/TLS 连接仍未验证。

docs/VERIFICATION.md 准确记录了已检查的内容以及仍待解决的问题。queue-aiops doctor 是最快的实时检查方式。

贡献

欢迎提出功能需求或提交 PR——如果你需要其他读取功能（streams/consumer groups、quorum-queue 特性、shovel/federation 状态）、其他代理平台，或某个阈值不适合你的集群，请在 github.com/AIops-tools/Queue-AIops 提交 issue 或 PR——平台注册表条目都是增量添加的，改动很小。

许可证

MIT