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使用 MCP 应用程序实现代理可观察性 - 亚马逊 OpenSearch 服务
MCP 应用程序示例重要概念先决条件设置 MCP 服务器可用的 MCP 应用程序可实现代理可观测性mcpb 文件验证

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

使用 MCP 应用程序实现代理可观察性

OpenSearch 通过 MCP Apps 提供代理可观测性体验，将可观测性工作流程引入您的代理 IDE 中，MCP App 呈现的可视化效果可供您验证。这种体验增强了 OpenSearch 用户界面（日志、跟踪、指标、警报）上基于网页的可观察性体验。您的 AI 代理可以使用存储在 OpenSearch 域和集合中的数据来调查事件。在 MCP Apps 中，每个 MCP 工具调用都会返回文本摘要供代理推理，还会返回交互式可视化供您在同一个对话话题中进行验证。

主题

MCP 应用程序示例

以下示例显示了调查事件时，MCP 应用程序如何在兼容的代理 IDE 中呈现交互式可视化效果。

警报-查看和分类跨数据源的触发警报。警报视图显示一段时间内的触发活动、严重性细分和每个警报的详细信息，并可以选择开始调查。以下屏幕截图显示了带有触发活动的警报视图。

MCP App 警报视图显示了射击活动直方图以及按严重性、状态和来源筛选的警报列表。

可观察性报告-查看汇总结果，例如按服务划分的错误计数，以及基础查询和 AI-generated 根本原因分析。以下屏幕截图显示了可观测性报告。

MCP App 可观察性报告显示了按服务划分的错误计数条形图、根本原因表和分析摘要。

追踪调查-浏览分布式追踪的跨度层次结构和时间表，检查单个跨度详细信息，并阅读对故障起源的分析。以下屏幕截图显示了跟踪调查视图。

MCP App 跟踪调查显示了跨度层次结构时间表，其中包含跨度详细信息和 AI 分析。

服务地图 — 将服务依赖关系可视化为呼叫图，其中边缘宽度反映呼叫量，颜色反映错误率，以了解事件的爆炸半径。下图显示了服务地图。

MCP App 服务地图显示了包含每项服务的错误率和依赖边缘的调用图。

指标可视化 — 将 PromQL 查询结果呈现为交互式折线图、条形图、面积图或指标图，并包含结果序列和指标行为分析。以下屏幕截图显示了指标可视化。

MCP App 指标可视化显示 PromQL 折线图，其中包含结果系列和指标值表。

重要概念

OpenSearch 用户界面

OpenSearch 用户界面是一种基于云的托管控制面板和运营分析体验，适用于亚马逊 OpenSearch 服务。它提供了一个统一的单端点接口，用于探索、查询和可视化多个数据源中的数据。通过 MCP 应用程序生成的可视化效果来自您的 OpenSearch UI 应用程序。

本地 MCP 服务器

本地 MCP 服务器是直接在您的计算机上运行的程序，它充当代理 IDE 和 OpenSearch UI 应用程序之间的安全双向桥梁。MCP 服务器包含多种可供您的 AI 代理使用的工具，包括在兼容 IDE 中呈现 UI 的 MCP 应用程序工具。按照以下各节中的说明安装具有 MCP 应用程序功能的本地 MCP 服务器。

MCP 应用程序

在 Claude Desktop 等 MCP 主机中呈现的交互式 UI 应用程序。在 OpenSearch 代理可观测性体验中，MCP 应用程序是一个可组合单元，用于执行单个可观测性作业，例如显示有关 SLO 或轨迹的可视化。

双重响应

借助 MCP Apps，在兼容 IDE 中调用一个工具即可同时返回两个输出：一个是您期望从可观测性代理那里得到的紧凑文本摘要，以及在同一个对话中呈现的交互式可视化效果，便于您轻松查看和验证结果。

先决条件

  • 一款OpenSearch 用户界面应用程序，其可观察性工作空间已创建并连接到至少一个数据源（OpenSearch 域、集合或 Amazon Managed Prometheus）

  • 支持 MCP 应用程序的代理 IDE（Claude Desktop、VS Code C GitHub opilot、Goose、ChatGPT、Cursor）

  • 基本熟悉可观测性概念（日志、跟踪、指标）和 IDE 用法

  • Node.js 在本地计算机上安装了 22 或更高版本

  • AWS 凭据配置了访问您的 OpenSearch UI 应用程序的权限。凭据必须允许es:ESHttpGet和es:ESHttpPost操作。

  • （可选）如果您想在没有生产数据的情况下进行测试，则使用示例数据部署的 OpenTelemetry 演示应用程序

设置 MCP 服务器

使用 mcpb 文件设置 MCP 服务器

  1. 下载 OpenSearch 可观测性 MCP 服务器文件。或者，您也可以下载签名文件进行验证。

  2. 解压下载的 文件。

  3. 打开 mcpb 文件以触发兼容的 IDE 启动配置流程。按照页面中的说明进行操作。

或者，如果无法打开 mcpb 文件，则可以使用 server.js 文件作为参考，然后在 IDE 的扩展中手动配置 MCP 服务器。

手动配置 MCP 服务器

  1. 打开您选择的 IDE（确保它与 MCP 应用程序兼容），然后导航到扩展或 MCP 部分。选择 “添加新配置”。

  2. 在配置页面中，更新以下值：

    • 将 “args” 值替换为实际的 server.js 文件路径。

    • 将 OS_UI_ENDPOINT 替换为您的 OpenSearch UI 应用程序的 URL。

    • 将该区域替换为 OpenSearch UI 应用程序的区域。

以下示例显示了 MCP 服务器的配置。

{
  "mcpServers": {
    "opensearch-observability-stack-mcp": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/opensearch-observability-stack-mcp/server/server.js"],
      "env": {
        "OS_UI_ENDPOINT": "application-foo-bar.us-west-2.opensearch.amazonaws.com",
        "AWS_REGION": "us-west-2",
        "AWS_PROFILE": "my-profile"
      }
    }
  }
}

  • /path/to/opensearch-observability-stack-mcp/server/server.js— 替换为 server.js 文件的路径。

  • OS_UI_ENDPOINT— 替换为您的 OpenSearch UI 应用程序 URL。

  • AWS_REGION— 替换为你所在 AWS 的地区。

  • AWS_PROFILE— 用您的 AWS 个人资料名称替换。如果您尚未配置配置文件，请按照此说明进行操作。

配置 MCP 服务器后，通过在 IDE 中输入问题（例如 “列出可用的可观测性数据源”）来验证连接。如果您收到错误消息，请按照说明修复配置。

可用的 MCP 应用程序可实现代理可观测性

  • 分类和响应-警报关联、事件时间表

  • 日志调查-模式搜索、日志聚类

  • 轨迹调查 — 轨迹查找器、跨度详情、延迟细分

  • 指标调查 — PromQL 探索、阈值分析

  • 服务性能 — RED 指标、服务级别视图

  • 拓扑-服务地图、依赖关系图

  • 可视化-动态可视化

  • 数据集和相关性 — 跨信号连接、数据摘要

  • AI 和代理可观察性 — LLM 呼叫跟踪、代理跟踪图和摘要

  • Stack Health — 集群状态、分片分配

  • 仪器分数 — 使用遥测来检测仪器缺陷

mcpb 文件验证

（可选）要验证已下载对象的签名，请导入公共签名密钥并运行以下命令。

# 1. Import the public signing key (one-time)
curl -s https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-mcp-signing-public.asc | gpg --import

# 2. Download the artifact and its signature
curl -O https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-observability-stack-mcp.zip
curl -O https://d373kuglijqwic.cloudfront.net/opensearch-observability-stack-mcp.zip.asc

# 3. Verify
gpg --verify opensearch-observability-stack-mcp.zip.asc opensearch-observability-stack-mcp.zip

如果验证成功，则输出包括Good signature from "OpenSearch MCP <aos-observability-mcp-releases@amazon.com>"。