关于 causely
Causely 集成仓库包含 MCP 技能和插件、Kubernetes 命令行工具，以及用于其 GraphQL API 的 Shell 工具，帮助 Agent 基于因果模型调查可靠性问题。
主要功能
- 01托管 MCP 服务集成
- 02用于事件调查的 Agent 技能
- 03Agent 客户端的入门配置
- 04Kubernetes Agent 安装命令行工具
- 05用于快照和比较的 GraphQL Shell 工具
适用场景
- 01结合因果背景处理告警
- 02调查变更及其对服务的影响
- 03在 Kubernetes 中安装或管理 Agent
- 04在 CI 工作流中比较 API 快照
MCP 相关
Causely 的托管 MCP 服务将因果模型、确定性根因、影响范围和服务健康状况作为结构化工具开放。客户端首次连接时通过 OAuth 进行身份验证。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端，复制配置或使用一键安装。
https://api.causely.app/mcpclaude mcp add --transport http app-causely-causely https://api.causely.app/mcp{"mcpServers":{"app-causely-causely":{"type":"http","url":"https://api.causely.app/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"app-causely-causely":{"type":"http","url":"https://api.causely.app/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"app-causely-causely":{"type":"http","url":"https://api.causely.app/mcp"}}}{"mcpServers":{"app-causely-causely":{"serverUrl":"https://api.causely.app/mcp"}}}命令在终端中运行；JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
工具
详细介绍
Causely Agent 集成 — MCP 技能、插件与 CLI
这些工具可让 AI Agent 直接查询 Causely 的因果模型，而不是扫描原始遥测数据并猜测。本仓库整合了用于与 Causely 配合使用的客户端资源：Agent 集成（MCP）、Kubernetes 安装 CLI，以及用于 Causely GraphQL API 的 Shell 工具包。
Causely MCP 服务托管在 https://api.causely.app/mcp。 将任何兼容 MCP 的客户端指向该服务，并在首次连接时使用 Causely 账户登录（OAuth，无需 API 密钥）。该服务会将 Causely 的因果模型、确定性根因、影响范围和服务健康状况作为结构化工具提供给 Agent，供其直接调用。
| 领域 | 路径 | 内容 |
|---|---|---|
| MCP 技能与插件 | mcp/ | Claude（及兼容工具）的技能，可通过 Causely 的 MCP 工具分配工作；还包含适用于 Cursor、Claude、Codex、VS Code Copilot 和 OpenCode 的入门配置。 |
| Kubernetes CLI | cli/ | Go CLI，通过 Helm 在集群中安装和管理 Causely Agent。 |
| API Shell 客户端 | api/ | 用于对接 Causely API 进行快照、比较和 CI 工作流的 Bash 库与脚本。 |
产品文档请访问 docs.causely.ai。有关 MCP 身份验证、标头和故障排除，请从 MCP 服务集成开始。
MCP (mcp/)
将任何兼容 MCP 的客户端直接指向托管服务：
https://api.causely.app/mcp
首次连接时，客户端会打开浏览器以登录 Causely（OAuth）。使用托管服务无需 API 密钥或自定义标头。
你也可以安装下方预构建的技能，以便在 Claude Code、Claude Desktop 和 Cursor 中使用，让 Agent 无需手动编写工具选择逻辑，就能按照正确的调查顺序开展工作。
mcp/README.md— 七个打包技能的概览（告警分流、变更影响、健康报告、K8s 调查、关联事件、事后分析以及主 MCP 路由器）。mcp/plugins/README.md— 如何将托管 MCP 服务接入 Claude、Cursor、Codex、GitHub Copilot、OpenCode 及相关工具，包括可选的自定义标头。- 叶技能 —
mcp/skills/下的六个即用型文件夹；每个文件夹都包含SKILL.md和references/complete-investigation.md（指向本仓库共享文件mcp/complete-investigation.md的符号链接）。 - 主路由器技能 —
mcp/SKILL.md（与技能概览中的causely-mcp职责相同），以及位于mcp/根目录下的mcp/complete-investigation.md，其中包含完整的工具路由和调查模式。
想了解因果上下文为何有助于提高 Agent 的准确性？请查看基准测试结果——在 72 次实验中，故障场景准确率达到 100%，每次调查的 Token 数减少了 48%。
CLI (cli/)
在终端中安装和运行 Causely Agent。有关安装脚本、causely agent install、身份验证和面向 Helm 的标志，请参阅 cli/README.md。官方安装指南：CLI 安装。
go build -C cli -o causely .
./causely version
API 客户端 (api/)
基于 Shell 的 GraphQL 客户端：快照、差异比较、GitHub Actions 示例和编号文档。请参阅 api/README.md 和 api/docs/。
贡献
有关项目布局、开发环境设置以及如何提交更改，请参阅 CONTRIBUTING.md。
CLI 的 Go 模块在仓库根目录的 go.mod 中声明（github.com/Causely/causely-api-client）。
评论
一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。