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RTC MCP Server

RTC MCP Server

本地服务
github.com/gnuhpc云与基础设施184 周前更新

关于 RTC MCP Server

RTC MCP Server 是用于管理 Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink 资源的 MCP 服务,为 Flink 操作人员和 AI 客户端提供作业、部署、工作空间及 SQL 操作工具。

主要功能

  1. 01管理 Flink 集群和 SQL 作业
  2. 02部署和控制应用
  3. 03监控作业状态与指标
  4. 04创建和管理 savepoint
  5. 05管理工作空间与命名空间
  6. 06查询目录并执行 SQL

适用场景

  1. 01启动、停止或诊断 Flink 作业
  2. 02查看部署指标并创建 savepoint
  3. 03管理 Flink 工作空间和变量
  4. 04查询表或执行 SQL 语句

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 Alibaba Cloud Flink 资源管理工具,包括作业、部署、工作空间、目录和 SQL 操作。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

RTC MCP 服务

用于管理阿里云实时计算 Flink 资源的模型上下文协议(MCP)服务实现。此服务为 AI 模型提供标准化接口,以便与阿里云 Flink 服务交互。

功能

  • 创建和管理 Flink 集群
  • 创建和管理 Flink SQL 作业
  • 部署和控制 Flink 应用
  • 监控作业状态和指标
  • 创建和管理 savepoint
  • 列出和管理部署
  • 工作空间和命名空间管理

前提条件

  • JDK 17 或更高版本
  • Maven 3.6 或更高版本
  • 可访问 RTC(实时计算)的阿里云账号
  • 阿里云 Access Key ID 和 Secret

客户端配置

要将此服务用作 MCP 客户端,请在 MCP 设置文件(例如,cline_mcp_settings.json)中添加以下配置:

{
  "mcpServers": {
    "rtc-mcp-server": {
      "command": "java",
      "args": [
        "-Dtransport.mode=stdio",
        "-Dspring.main.web-application-type=none",
        "-Dspring.main.banner-mode=off",
        "-Dlogging.file.name=/path/to/rtc-mcp-server/mcpserver.log",
        "-jar",
        "/path/to/rtc-mcp-server/target/rtc-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar"
      ],
      "env": {
        "ALIYUN_ACCESS_KEY_ID": "your-access-key-id",
        "ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET": "your-access-key-secret"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

将 /path/to/rtc-mcp-server 替换为实际的服务路径,并在环境变量中提供阿里云凭据。

可用工具

该服务提供以下 MCP 工具:

  1. 作业管理

    • start_job:启动已部署的 Flink 作业
    • stop_job:停止正在运行的 Flink 作业
    • list_jobs:列出部署中的所有作业
    • delete_job:删除未运行的作业
    • get_job_diagnosis:获取作业诊断信息
  2. 部署管理

    • create_deployment:创建新的 Flink 部署
    • get_deployment_metrics:获取部署指标
    • create_savepoint:为作业创建 savepoint
  3. 变量管理

    • create_variable:创建新变量
    • update_variable:更新现有变量
    • delete_variable:删除变量
    • list_variables:分页列出变量
  4. 工作空间管理

    • create_workspace:创建新的工作空间
    • get_workspace_info:获取工作空间信息
    • list_workspaces:列出所有工作空间
  5. 目录操作

    • get_catalogs:获取目录信息
    • get_deployment_databases:获取数据库信息
    • get_tables:获取表信息
    • execute_sql_statement:执行 SQL 语句

构建和运行

  1. 构建项目:
mvn clean package
  1. 运行服务:
java -jar target/rtc-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

使用 stdio 传输的开发模式:

java -Dtransport.mode=stdio -Dspring.main.web-application-type=none -jar target/rtc-mcp-server-1.0-SNAPSHOT.jar

服务模式

该服务支持多种传输模式:

  • webflux:使用 Spring WebFlux 的默认模式
  • stdio:用于开发和测试的命令行模式

日志

日志在 application.yml 中配置,默认设置如下:

  • 根级别:WARN
  • 应用级别(com.rtc):INFO
  • 日志文件每天轮换,并使用 GZIP 压缩

贡献

  1. Fork 此仓库
  2. 创建功能分支
  3. 提交更改
  4. 创建拉取请求

许可证

根据 Apache License, Version 2.0(以下简称“许可证”)授权; 除非遵守许可证,否则不得使用此文件。 你可以在以下地址获取许可证副本:

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

除非适用法律要求或书面同意,否则根据许可证分发的软件均按“按原样”提供, 不附带任何明示或暗示的担保或条件。 有关许可证所规定的权限和限制,请参阅许可证。

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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。