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系统诊断工具集

基于MCP协议的系统诊断AI工具集，为AI编码助手提供Linux系统运维和诊断能力，适用于自动化运维、性能分析和问题排查。

  • by aliyun
  • Python
  • 本地部署
  • 79 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 alibaba/sysom_mcp

使用说明

SysOM AI

基于 Model Context Protocol (MCP) 的系统诊断 AI 工具集，为 AI 编码助手提供 Linux 系统运维和诊断能力。

项目结构

sysom-ai/
├── mcp/       # MCP Server — 系统诊断工具服务端
└── skills/    # Agent Skills — AI 助手技能包
    ├── alibabacloud-sysom-diagnosis/    # 深度诊断技能
    └── alibabacloud-sysom-inspection/   # 巡检技能

MCP Server

SysOM MCP Server 聚合了 20+ 个系统诊断工具，覆盖内存、IO、网络、调度、宕机分析等维度，通过标准 MCP 协议（JSON-RPC over stdio/SSE）与 AI 助手集成。

功能模块

内存诊断

  • memgraph - 内存全景分析，扫描系统内存占用状态，详细拆解内存使用情况
  • javamem - Java 内存诊断，分析 Java 应用的内存使用情况
  • oomcheck - OOM 检查，检测系统内存溢出问题

IO 诊断

  • iofsstat - IO 文件系统统计，分析文件系统 IO 状态
  • iodiagnose - IO 诊断，分析系统 IO 性能问题

网络诊断

  • packetdrop - 网络丢包诊断
  • netjitter - 网络抖动诊断

调度诊断

  • delay - 调度延迟诊断
  • loadtask - 负载任务诊断

宕机诊断

  • create_vmcore_diagnosis_task - 创建基于 VMCORE 文件的内核宕机诊断任务
  • create_dmesg_diagnosis_task - 创建基于 dmesg 日志的内核诊断任务
  • query_diagnosis_task - 查询诊断任务状态和结果
  • list_history_tasks - 列出历史诊断任务

应用管理

  • list_all_instances - 列出所有实例
  • list_pods_of_instance - 列出实例的 Pod
  • list_clusters - 列出集群
  • list_instances - 列出实例

其他

  • vmcore - VMCORE 分析
  • diskanalysis - 磁盘分析

使用场景

  1. AI 辅助系统诊断 — 通过 AI 代码助手，使用自然语言进行系统诊断
  2. 自动化运维 — 集成到自动化运维流程中，实现系统问题的自动检测和分析
  3. 性能分析 — 快速定位系统性能瓶颈，包括内存、IO、网络等方面
  4. 问题排查 — 系统出现问题时，快速获取诊断信息，辅助问题定位

安装

# 克隆项目
git clone https://github.com/chuyixiao/sysom-ai.git
cd sysom-ai/mcp

# 安装 uv（如未安装）
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装依赖
uv sync

配置

在 mcp/ 目录创建 .env 文件：

type='access_key'
ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
ACCESS_KEY_SECRET=your_access_key_secret

更多认证模式（STS、RAM Role ARN）参考 ENV_CONFIG.md。

运行

# stdio 模式（用于 AI 客户端集成）
uv run python sysom_main_mcp.py --stdio

# SSE 模式（HTTP 服务）
uv run python sysom_main_mcp.py --sse --host 0.0.0.0 --port 7140

客户端配置示例

在 AI 编码助手（如 Qoder、Qwen Code）中配置 MCP Server：

{
  "mcpServers": {
    "sysom_mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "python", "sysom_main_mcp.py", "--stdio"],
      "env": {
        "ACCESS_KEY_ID": "your_access_key_id",
        "ACCESS_KEY_SECRET": "your_access_key_secret"
      },
      "cwd": "/path/to/sysom-ai/mcp"
    }
  }
}

完整文档参见 mcp/README.md

Skills

Agent Skills 是为 AI 编码助手（Qoder、Claude 等）提供的技能包，让 AI 具备系统诊断和巡检能力。

安装 Skills

使用 npx skills 安装：

# 安装诊断技能
npx skills add chuyixiao/sysom-ai --skill alibabacloud-sysom-diagnosis -a qoder -g

# 安装巡检技能
npx skills add chuyixiao/sysom-ai --skill alibabacloud-sysom-inspection -a qoder -g

# 一键全部安装
npx skills add chuyixiao/sysom-ia --skill '*' -a qoder -g

alibabacloud-sysom-diagnosis

排查 Linux 服务器性能和稳定性问题：CPU 饱和、高负载、调度延迟、内存压力、OOM、高 RSS、page cache/共享内存增长、内存 cgroup 残留、Java 堆问题、磁盘 IO 饱和或延迟、丢包、网络抖动等。

前置条件：

  • 需要 sysom-osops CLI
  • 远程诊断需要阿里云凭证（AK/SK 或 ECS RAM Role）
  • 支持中国大陆及香港地域

alibabacloud-sysom-inspection

检查 ECS 实例健康状况，检测内存、磁盘、CPU、负载和资源泄漏异常，在检测到关键内存问题时自动触发深度诊断。

前置条件：

  • 需要阿里云凭证
  • 目标 ECS 需安装云助手

使用方式：

cd skills/alibabacloud-sysom-inspection
./scripts/init.sh
./scripts/osops.sh inspection --region-id cn-hangzhou --managed-type all

环境要求

  • Python >= 3.11
  • uv 包管理工具
  • Node.js（仅安装 Skills 时需要）

License

Apache License 2.0

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