Command Palette

Search for a command to run...

UnylyUnyly
Весь каталог

CloudWatch Agent

БесплатноНе проверен

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

GitHubEmbed

Описание

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

Установить CloudWatch Agent в Claude Desktop, Claude Code, Cursor

Рекомендуется · одна команда, все IDE
unyly install cloudwatch-mcp-agent

Ставит в Claude Desktop, Claude Code, Cursor и VS Code — сам разбирается с npx, uvx и сборкой из исходников.

Впервые? Поставь CLI: curl -fsSL https://unyly.org/install | sh

Или настроить вручную

Выполни в терминале:

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

FAQ

CloudWatch Agent MCP бесплатный?

Да, CloudWatch Agent MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.

Нужен ли API-ключ для CloudWatch Agent?

Нет, CloudWatch Agent работает без API-ключей и переменных окружения.

CloudWatch Agent — hosted или self-hosted?

Доступен hosted-вариант: Unyly запускает сервер в облаке, локальная установка не обязательна.

Как установить CloudWatch Agent в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?

Открой CloudWatch Agent на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.

Похожие MCP

Compare CloudWatch Agent with

Не уверен что выбрать?

Найди свой стек за 60 секунд

Автор?

Embed-бейдж для README

Похожее

Все в категории ai