Command Palette

Search for a command to run...

UnylyUnyly
Browse all

CloudWatch Agent

FreeNot checked

Enables natural language queries for AWS CloudWatch logs, metrics, and alarms via an LLM agent with MCP tools.

GitHubEmbed

About

Enables natural language queries for AWS CloudWatch logs, metrics, and alarms via an LLM agent with MCP tools.

README

Dosya Açıklama
config.py Ortam değişkenlerini ve uygulama yapılandırmasını yönetir.
queries.py CloudWatch Logs Insights sorgu şablonlarını içerir.
sre_context.py LLM zaman ifadelerini yorumlar ve SRE referans verilerini sağlar.
agent.py LLM promptları, istek yönlendirme ve yanıt formatlamasını gerçekleştirir.
server.py MCP araçlarını, AWS Boto3 entegrasyonunu ve HTTP API'yi sunar.
index.html Chat arayüzünü, dashboard'u ve log kartlarını içerir.
deployment.yaml Uygulamanın EKS ortamına dağıtım manifestidir.
.env.example Lokal geliştirme ortamı için örnek ortam değişkenlerini içerir.
sre_chat_test.py Otomatik regresyon testlerini ve senaryo doğrulamalarını içerir.

VLLM + AGENT CloudWatch log, metric ve alarm sorularını yanıtlayan LLM agent. Tek bir FastAPI servisi olarak çalışır; CloudWatch tool'ları in-process MCP ile sunar ve cevapları cluster içindeki vLLM modelinden üretir.

Kullanıcı → Chat UI / API → Agent loop → vLLM → MCP tools (boto3) → AWS CloudWatch (IRSA)

Gereksinimler

  • Kubernetes cluster (EKS)
  • kubectl ve cluster erişimi
  • Cluster içinde çalışan vLLM OpenAI-compatible endpoint
  • CloudWatch okuma yetkisi olan IAM role (IRSA ile ServiceAccount'a bağlı)

Kubernetes'e deploy

Manifest'leri kendi ortamına göre düzenle (k8s/deployment.yaml içindeki ECR image, IAM role ARN, vLLM URL):

kubectl apply -f k8s/deployment.yaml

Deploy sonrası kontrol:

kubectl get pods -n mcp-llm-agent
kubectl get svc -n mcp-llm-agent

UI'ye erişim (port-forward)

Service tipi ClusterIP olduğu için dışarıdan doğrudan erişilemez. Chat arayüzünü açmak için her oturumda (veya ihtiyaç olduğunda) port-forward çalıştır:

kubectl port-forward -n mcp-llm-agent svc/cloudwatch-agent 8080:80

Terminal açık kalsın. Tarayıcıda:

http://localhost:8080

Port-forward'u arka planda çalıştırmak istersen:

kubectl port-forward -n mcp-llm-agent svc/cloudwatch-agent 8080:80 &

HealthCheck kontrolleri

Port-forward aktifken:

curl http://localhost:8080/health
curl http://localhost:8080/ready

/ready yanıtında kayıtlı CloudWatch tool listesi de döner.

Lokal geliştirme

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env   # değerleri düzenle
uvicorn app.server:app --host 0.0.0.0 --port 8080 --reload

Lokal çalışırken port-forward gerekmez; doğrudan http://localhost:8080 açılır.

Docker image

docker build --platform linux/amd64 -t cloudwatch-agent:latest .
docker run --rm -p 8080:8080 --env-file .env cloudwatch-agent:latest

API

Endpoint Açıklama
GET / Chat UI
GET /health Liveness
GET /ready Readiness + tool kataloğu
POST /chat Agent sohbet API
GET /mcp MCP endpoint (FastMCP)

Örnek chat isteği:

curl -s http://localhost:8080/chat \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"message":"Aktif CloudWatch alarmları var mı?","history":[]}'

CloudWatch tool'ları

mouse ile üzerine geline tool listesi ui'da gözüküyor

  • describe_log_groups — log group listeleme / arama
  • analyze_log_group — log group analizi
  • execute_log_insights_query — Logs Insights sorgusu başlat
  • get_logs_insight_query_results — sorgu sonuçları
  • cancel_logs_insight_query — sorguyu iptal
  • get_active_alarms — aktif alarmlar
  • get_alarm_history — alarm geçmişi
  • get_metric_data — metric verisi
  • get_metric_metadata — metric metadata
  • get_recommended_metric_alarms — önerilen alarmlar
  • analyze_metric — metric analizi

env

Değişken Açıklama Örnek
VLLM_BASE_URL vLLM OpenAI API base URL http://vllm-gptoss.llm-model.svc.cluster.local:8080/v1
MODEL_NAME Model adı openai/gpt-oss-20b
AWS_REGION AWS bölgesi eu-central-1
MAX_TOOL_ITERATIONS Agent tool döngü limiti 10
MAX_HISTORY_MESSAGES Sohbet geçmişi mesaj limiti 6
MAX_HISTORY_MESSAGE_CHARS Mesaj başına karakter limiti 2500
MAX_TOOL_RESULT_CHARS Tool çıktısı truncate limiti 8000
MAX_LOG_GROUPS_LIST Listelenecek max log group 1000
LLM_MAX_TOKENS LLM max token 700
LLM_TEMPERATURE LLM temperature 0.1
LOG_LEVEL Log seviyesi INFO

from github.com/kevinozsimsek1/cloudwatch-mcp-agent

Install CloudWatch Agent in Claude Desktop, Claude Code & Cursor

Recommended · one command, every IDE
unyly install cloudwatch-mcp-agent

Installs into Claude Desktop, Claude Code, Cursor & VS Code — handles npx, uvx and build-from-source repos for you.

First time? Get the CLI: curl -fsSL https://unyly.org/install | sh

Or configure manually

Run in your terminal:

claude mcp add cloudwatch-mcp-agent -- uvx --from git+https://github.com/kevinozsimsek1/cloudwatch-mcp-agent cloudwatch-agent

FAQ

Is CloudWatch Agent MCP free?

Yes, CloudWatch Agent MCP is free — one-click install via Unyly at no cost.

Does CloudWatch Agent need an API key?

No, CloudWatch Agent runs without API keys or environment variables.

Is CloudWatch Agent hosted or self-hosted?

A hosted option is available: Unyly runs the server in the cloud, no local setup required.

How do I install CloudWatch Agent in Claude Desktop, Claude Code or Cursor?

Open CloudWatch Agent on unyly.org, pick your client tab (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) and press Install — the config is generated automatically, no JSON editing.

Related MCPs

Compare CloudWatch Agent with

Not sure what to pick?

Find your stack in 60 seconds

Author?

Embed badge for your README

Browse similar

All ai MCPs