关于 Faultline
Faultline 的远程 MCP 服务供 DevOps 和 SRE 团队通过兼容的 AI Agent 检查基础设施状态、管理事件、查询值班安排并运行获批的运行手册。服务由 Faultline 托管,无需本地安装。
主要功能
- 01服务状态与近期检查
- 02事件查看与更新
- 03值班安排查询
- 04延迟异常查看
- 05事件处理建议
- 06执行获批的运行手册
适用场景
- 01排查时检查服务健康状况
- 02确认或解决事件
- 03查找当前值班人员
- 04运行已确认的基础设施运行手册
MCP 相关
托管服务通过 Streamable HTTP 向 MCP 客户端提供 Faultline 监控和事件管理工具。请求头中使用 API 密钥进行身份验证。
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。
服务地址
https://mcp.fltln.io/mcp一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http io-fltln-faultline https://mcp.fltln.io/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"io-fltln-faultline":{"type":"http","url":"https://mcp.fltln.io/mcp"}}}在 Cursor 中打开VS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"io-fltln-faultline":{"type":"http","url":"https://mcp.fltln.io/mcp"}}}在 VS Code 中打开Claude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"io-fltln-faultline":{"type":"http","url":"https://mcp.fltln.io/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"io-fltln-faultline":{"serverUrl":"https://mcp.fltln.io/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。
全部服务地址
Streamable HTTP
https://mcp.fltln.io/mcp需要授权工具
详细介绍
Faultline MCP Server
Faultline 为 DevOps/SRE 团队提供基础设施监控和事件管理。本仓库介绍 faultline-mcp——Faultline 的远程 MCP 服务,AI Agent(Claude、Claude Code、Claude Desktop 或任何兼容 MCP 的客户端)可通过它操作 Faultline:检查基础设施运行状况、查看和处理事件、查询当前值班人员,以及运行已批准的运行手册。
本仓库仅包含文档。 服务由 Faultline 托管,地址为 https://mcp.fltln.io/mcp(Streamable HTTP 传输)——无需自行安装或运行。
设置
- 在 Faultline 中创建 API 密钥:设置 → API 密钥。密钥格式类似
flt_...。 - 将 MCP 客户端指向
https://mcp.fltln.io/mcp,并通过X-API-Key: flt_...或Authorization: Bearer flt_...发送密钥。
Claude Code:
claude mcp add --transport http faultline-mcp https://mcp.fltln.io/mcp \
--header "X-API-Key: flt_..."
使用原始 JSON 配置的客户端(Claude Desktop 等):
{
"mcpServers": {
"faultline": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.fltln.io/mcp",
"headers": { "X-API-Key": "flt_..." }
}
}
}
工具
| 工具 | 功能 |
|---|---|
list_services | 查看监控清单及当前状态(可选状态筛选) |
get_service | 获取一项服务及其最近 10 次检查记录(用于诊断) |
list_incidents | 查看未解决的事件(或使用 status: "resolved" 查看历史记录) |
get_incident | 获取完整的事件记录:时间线、AI 摘要、事后分析 |
acknowledge_incident | 确认事件——停止后续升级 |
resolve_incident | 解决事件并附上可选备注(记录在时间线上) |
who_is_on_call | 查看各排班表当前的值班人员及值班结束时间 |
list_anomalies | 查看近期基于学习所得基线检测到的延迟异常(观测值与基线、z-score、持续小时数,以及是否自动创建了事件) |
diagnose_incident | 建议下一步操作(运行运行手册 / 升级处理 / 解决 / 等待),并提供候选运行手册。仅进行分析,不会更改任何内容 |
run_runbook | 针对事件执行选定的运行手册——会修改基础设施(可能重启或扩缩服务) |
安全性
- 仅限 API 密钥授权范围。 服务不会存储你的密钥——密钥仅在每次请求期间使用,并直接转发至 Faultline 的 API。
- 修改操作须经批准。
run_runbook是唯一会更改基础设施的工具。其说明要求调用它的 Agent 仅在diagnose_incident建议执行后,并且你明确确认之后,才能使用。 - 租户隔离。 每个请求都限定在拥有该 API 密钥的租户范围内——一个密钥绝不会看到或影响其他租户的数据。
支持
如有疑问或遇到问题,请联系 [email protected] 或访问 Faultline 控制面板。
评论
支持 Markdown
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。