MCP-Ambari-API MCP сервер

MCP сервер для управления кластерами Apache Ambari с помощью ИИ через команды на естественном языке, обеспечивающий автоматизированные операции кластера Hadoop, мониторинг сервисов, инспекцию конфигурации и запросы метрик.

Установка

Docker Compose

# Clone repository
git clone https://github.com/call518/MCP-Ambari-API.git
cd MCP-Ambari-API

# Copy environment template and configure
cp .env.example .env
# Edit .env with your Ambari cluster information

# Run with Docker Compose
docker-compose up -d

Python CLI (stdio режим)

python -m mcp_ambari_api --type stdio

Python CLI (HTTP режим)

python -m mcp_ambari_api --type streamable-http --host 0.0.0.0 --port 8000

Python CLI (с аутентификацией)

python -m mcp_ambari_api --type streamable-http --auth-enable --secret-key your-secure-secret-key-here

Доступные инструменты

Инструмент	Описание
`list_common_metrics_catalog`	Поиск по ключевым словам в каталоге метрик с живыми метаданными для обнаружения доступных метрик
`list_ambari_metric_apps`	Список обнаруженных значений AMS appId с опциональным подсчетом метрик и возможностью обновления
`list_ambari_metrics_metadata`	Исследователь сырых метаданных AMS с поддержкой фильтрации по app_id, метрикам и хостам
`query_ambari_metrics`	Получение данных временных рядов с автоматически выбранными именами метрик и контролем точности
`hdfs_dfadmin_report`	Генерация отчетов о емкости и сводки DataNode в стиле DFSAdmin

Возможности

Интерактивный центр операций Ambari для управления кластером на естественном языке
Видимость кластера в реальном времени со статусом сервисов, деталями хостов и историей оповещений
Интеллектуальный пайплайн метрик с динамическими AMS appIds и обнаружением имен метрик
Автоматизированный рабочий процесс операций для запуска/остановки и проверки конфигураций
Встроенные операционные отчеты, включая отчеты HDFS и метрики емкости
Защитные механизмы, требующие подтверждения пользователя для масштабных операций
Оптимизация интеграции с LLM с примерами на естественном языке
Гибкие модели развертывания с поддержкой stdio и streamable-http транспорта
Ориентированная на производительность архитектура кеширования для быстрых ответов
Аутентификация Bearer токеном для безопасности в продакшене

Переменные окружения

Обязательные

AMBARI_HOST - Имя хоста или IP адрес сервера Ambari
AMBARI_PORT - Номер порта сервера Ambari
AMBARI_USER - Имя пользователя для аутентификации на сервере Ambari
AMBARI_PASS - Пароль для аутентификации на сервере Ambari
AMBARI_CLUSTER_NAME - Имя целевого кластера Ambari

Опциональные

AMBARI_METRICS_HOST - Имя хоста коллектора Ambari Metrics (AMS)
AMBARI_METRICS_PORT - Порт коллектора Ambari Metrics (AMS)
FASTMCP_TYPE - Протокол транспорта MCP (stdio или streamable-http)
FASTMCP_HOST - Адрес привязки HTTP сервера
FASTMCP_PORT - Порт HTTP сервера для MCP коммуникации
REMOTE_AUTH_ENABLE - Включить аутентификацию Bearer токеном для streamable-http режима
REMOTE_SECRET_KEY - Секретный ключ для аутентификации Bearer токеном (обязателен при включенной аутентификации)
MCP_LOG_LEVEL - Уровень детализации логирования сервера (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR)

Примеры использования

Show the heap-related metrics available for the NameNode appId

List every appId currently exposed by AMS

Give me CPU-related metric metadata under HOST

Plot the last 30 minutes of jvm.JvmMetrics.MemHeapUsedM for the NameNode

Compare jvm.JvmMetrics.MemHeapUsedM for DataNode hosts over the past 30 minutes

Ресурсы

GitHub Repository

Примечания

Этот сервер требует наличия существующего кластера Apache Ambari для подключения. Он поддерживает как stdio, так и streamable-http режимы транспорта, при этом Docker Compose является рекомендуемым методом развертывания. Сервер включает защитные механизмы для рискованных операций и предоставляет комплексные возможности запросов метрик через Ambari Metrics Service (AMS).