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故障诊断工具服务器

一个基于FastMCP的MCP服务器，用于封装故障诊断和根因分析脚本，供LLM或其他MCP客户端调用。

  • by OraingeWZC
  • Python
  • 本地部署
  • 56 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 517739/Trace_mcp

使用说明

Trace_mcp（MCP Server）

该目录提供一个基于 mcp.server.fastmcp.FastMCP 的 MCP Server，用于把 Trace_mcp/app/tools 下的故障诊断/根因分析脚本封装为可被 LLM 或其他 MCP Client 调用的工具。

目录结构（核心）

路径 作用 备注
Trace_mcp/app/main.py MCP Server 入口，注册对外 tools 只做“工具注册 + 参数打包”
Trace_mcp/app/handler.py 子进程执行器：把 tool 调用映射到具体脚本/模块并执行 统一日志、环境变量与参数转换
Trace_mcp/app/schemas.py MCP 侧请求/响应模型（Pydantic） ToolRequest / ScriptResult
Trace_mcp/app/tools/ 四个“故障处理工具”目录 每个目录内部是独立的脚本/模型代码
Trace_mcp/app/data/ 数据集处理脚本（按数据集划分） aiops25/、tianchi/

四个工具目录一览

tool_id（handler 使用） 目录 说明 stage -> 目标
aiops_svnd Trace_mcp/app/tools/trace_svnd_diag/ Trace + 拓扑/节点信息融合（SVND） preprocess->make_aiops_svnd.py / train->train_aiops_svnd.py / test->test_aiops_svnd.py / debug->debug_check_svnd.py
aiops_sv Trace_mcp/app/tools/trace_sv_diag/ 单 Trace 结构诊断（SV） preprocess->make_aiops_sv.py / train->train_aiops_sv.py / test->test_aiops_sv.py
tratoporca Trace_mcp/app/tools/TraTopoRca/ GTrace 风格根因分析（tracegnn） train->python -m tracegnn.models.gtrace.mymodel_main / test->python -m tracegnn.models.gtrace.mymodel_test
tracezly_rca Trace_mcp/app/tools/tracezly_rca/ 实验性脚本集合（含 gtrace train 与数据转换） preprocess->convert_trace_dataset.py / train->python -m tracegnn.models.gtrace.mymodel_main / test->evaluate_model.py

说明：上表的映射在 Trace_mcp/app/handler.py 的 get_tool_registry() 中集中维护。

MCP 暴露的工具列表（对外）

MCP tool 名称 用途 推荐场景
ping 连通性检查（不启动子进程） 验证 MCP 通信链路
list_trace_tools 列出 tool_id/stage 映射 调试/排查“脚本到底会跑哪个”
get_gtrace_config 读取 gtrace 的 config.py（白名单字段） 在训练/测试前查看当前可控参数与取值
update_gtrace_config 更新 gtrace 的 config.py（支持 dry-run + 自动备份） 用自然语言生成结构化 updates，安全落盘后再训练/测试
run_trace_tool 通用运行入口：tool_id + stage + args 统一入口，适合自动化/批量
check_env 环境诊断探针（走 aiops_svnd:debug） 排查子进程启动/依赖问题
preprocess_aiops_svnd / train_aiops_svnd / test_aiops_svnd SVND 三件套 Trace+拓扑融合诊断
preprocess_aiops_sv / train_aiops_sv / test_aiops_sv SV 三件套 单 Trace 结构诊断
train_tracerca / test_tracerca TraTopoRca(GTrace) 训练/评估 根因分析实验
preprocess_tracezly_rca / train_tracezly_rca / test_tracezly_rca tracezly_rca 相关入口 实验性脚本

运行方式

方式 命令 说明
直接启动 python -m app.main 在 Trace_mcp/ 目录下执行
Inspector 启动 npx @modelcontextprotocol/inspector python -m app.main 适合本地调试/查看 schema

TraTopoRca / tracezly_rca 的启动方式与配置说明（重要）

你提到的两点这里做显式说明：

工具目录 训练命令（在该目录下运行） 测试命令（在该目录下运行） 参数控制方式
Trace_mcp/app/tools/TraTopoRca/ python -m tracegnn.models.gtrace.mymodel_main python -m tracegnn.models.gtrace.mymodel_test 主要由 Trace_mcp/app/tools/TraTopoRca/tracegnn/models/gtrace/config.py 控制；mymodel_test 额外支持命令行覆盖（如 --model/--report-dir/--limit 等）
Trace_mcp/app/tools/tracezly_rca/ python -m tracegnn.models.gtrace.mymodel_main （无标准 mymodel_test.py）可用 python evaluate_model.py 主要由 Trace_mcp/app/tools/tracezly_rca/tracegnn/models/gtrace/config.py 控制

调用示例（通用入口 run_trace_tool）

{
  "tool_id": "aiops_svnd",
  "stage": "test",
  "args": {
    "model_path": "dataset/aiops_svnd/1019/aiops_nodectx_multihead.pt",
    "data_root": "dataset/aiops_svnd",
    "batch_size": 128,
    "device": "cuda",
    "limit": 50
  },
  "timeout_sec": 600,
  "tail_lines": 200
}

日志与排查

项 位置 说明
子进程完整日志 各工具目录下的 mcp_<tool_id>_<stage>_<timestamp>.log handler.py 自动落盘
MCP 返回日志 ScriptResult.log 仅返回 tail，避免响应过大

数据处理（app/data）

目录 数据集 说明
Trace_mcp/app/data/aiops25/ AIOps25 该目录下是按比赛/数据集定制的处理脚本（如 trace 切分、groundtruth 对齐等）
Trace_mcp/app/data/tianchi/ 天池 包含数据/脚本/src/tools 等子目录，适合复用既有 pipeline

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