CLS MCP Server

CLS MCP Server

腾讯云日志服务（Cloud Log Service）MCP Server —— 从可观测性视角为 AI 助手提供全方位日志服务能力。

功能特性

• 日志查询分析：CQL 检索 + SQL 管道分析、上下文查看、直方图、日志计数
• 指标查询：PromQL 兼容的单时间点/时间范围指标查询
• 告警管理：告警策略/通知渠道/告警记录查询与管理
• 资源管理：日志集、日志主题、索引、机器组、仪表盘的增删改查
• 数据加工 & 定时 SQL：数据加工任务和定时 SQL 任务管理
• 三级权限控制：READ（默认）/ WRITE / DANGER 分级保护

共 37 个工具，覆盖 CLS 日志服务的完整能力。

工具清单

日志检索（5 个）

指标查询（3 个）

告警管理（8 个）

资源管理（14 个）

数据加工（3 个）

定时 SQL（3 个）

时间工具（1 个）

权限说明：只读工具默认启用；⚠️ 写入工具需设置 CLS_ENABLE_WRITE=true；🚨 危险工具需同时设置 CLS_ENABLE_WRITE=true 和 CLS_ENABLE_DANGEROUS=true。

快速开始

先确认你的使用场景，选择对应章节：

环境准备

1. 安装 uv（Python 包管理器）

uv 是一个极快的 Python 包管理器，本项目推荐使用。如已安装可跳过。

# macOS / Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 安装完成后，让命令生效（二选一）：
source $HOME/.local/bin/env    # 立即生效
# 或者关闭终端重新打开          # 重启终端也行

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

验证安装成功：

uv --version
# 预期输出: uv 0.11.x（版本号可能不同）

没有 uv？ 也可以用 pip install cls-mcp-server 安装，但 uv 更快且能自动管理 Python 版本。

2. 获取腾讯云密钥

访问 腾讯云控制台 - API 密钥管理，获取 SecretId 和 SecretKey。

场景一：本地 stdio 模式

适合在自己电脑上使用，MCP 客户端（Claude Desktop / Cursor 等）自动拉起 Server 进程，无需手动启动服务。

第一步：配置 MCP 客户端

选择你使用的客户端，将以下配置写入对应的配置文件：

配置文件位置：

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cls": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cls-mcp-server"],
      "env": {
        "CLS_SECRET_ID": "替换为你的SecretId",
        "CLS_SECRET_KEY": "替换为你的SecretKey",
        "CLS_REGION": "ap-guangzhou"
      }
    }
  }
}

配置文件位置：~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "cls": {
      "command": "uvx",
      "args": ["cls-mcp-server"],
      "env": {
        "CLS_SECRET_ID": "替换为你的SecretId",
        "CLS_SECRET_KEY": "替换为你的SecretKey",
        "CLS_REGION": "ap-guangzhou"
      }
    }
  }
}

在 VS Code 的 settings.json 中添加：

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "cls": {
        "command": "uvx",
        "args": ["cls-mcp-server"],
        "env": {
          "CLS_SECRET_ID": "替换为你的SecretId",
          "CLS_SECRET_KEY": "替换为你的SecretKey",
          "CLS_REGION": "ap-guangzhou"
        }
      }
    }
  }
}

说明：uvx 会自动从 PyPI 下载并运行 cls-mcp-server，无需手动 pip install。CLS_REGION 改为你的日志所在地域（如 ap-shanghai、ap-beijing）。

第二步：重启客户端

保存配置后，重启 Claude Desktop / Cursor / VS Code，客户端会自动拉起 CLS MCP Server。

第三步：验证

在客户端中发送一条消息测试：

帮我查看 CLS 支持哪些地域

如果返回了地域列表（广州、上海、北京等），说明连接成功。

其他安装方式

如果不想用 uvx，也可以手动安装后在配置中使用 cls-mcp-server 命令：

# 方式一：pip 安装（适合已有 pip 工作流的用户）
pip install cls-mcp-server

# 方式二：源码安装（适合需要修改源码的开发者）
git clone https://github.com/Tinker-LGD2026/cls-mcp-server.git
cd cls-mcp-server
uv sync
# 验证: uv run cls-mcp-server --help

使用 pip install 安装后，客户端配置中把 "command": "uvx" 改为 "command": "cls-mcp-server"，"args" 改为 [] 即可。

场景二：远程服务模式

适合将 Server 部署到服务器上，作为独立 HTTP 服务运行，供远程 MCP 客户端连接。

方式一：Docker 部署（推荐，最简单）

一条命令即可启动，无需安装 Python 或任何依赖：

docker run -d \
  --name cls-mcp-server \
  -p 8000:8000 \
  -e CLS_SECRET_ID=替换为你的SecretId \
  -e CLS_SECRET_KEY=替换为你的SecretKey \
  -e CLS_REGION=ap-guangzhou \
  ghcr.io/tinker-lgd2026/cls-mcp-server:latest

验证服务是否启动成功：

curl http://localhost:8000/health
# 预期输出: {"status":"ok","version":"0.1.0","transport":"streamable-http"}

方式二：一键部署脚本（适合无 Docker 的虚拟机）

支持 CentOS 7+、Ubuntu 18.04+、Debian 10+，脚本自动安装 uv + Python 3.12 + 依赖 + 注册 systemd 服务，零前置依赖：

# 1. 将源码上传到服务器（git clone 或 tar.gz 打包上传）
git clone https://github.com/Tinker-LGD2026/cls-mcp-server.git
cd cls-mcp-server

# 2. 运行一键部署脚本
sudo bash deploy/systemd/install.sh

# 3. 编辑配置文件，填入真实密钥
sudo vim /opt/cls-mcp-server/.env

# 4. 启动服务
sudo systemctl start cls-mcp-server

# 5. 验证
curl http://127.0.0.1:8000/health

CentOS 7 用户：不用担心 Python 版本问题，脚本通过 uv 自动下载 Python 3.12，不影响系统自带 Python。如果 git clone 太慢，可以在本地打包后 scp 上传，详见 部署手册 - systemd 部署。

客户端连接远程服务

服务启动后，在 MCP 客户端中配置远程连接：

{
  "mcpServers": {
    "cls": {
      "url": "http://你的服务器IP:8000/mcp"
    }
  }
}

如需 SSE 模式（兼容旧版客户端），端点改为 /sse。如已设置 Bearer Token 认证，需添加 "headers": {"Authorization": "Bearer 你的token"}。

配置参考

环境变量

部署指南

除了上面"快速开始"中的 Docker 和一键脚本，还支持更多部署方式：

完整部署手册请参考 docs/deployment-guide.md。

国内环境加速

如果 pip / Docker / uv 下载速度慢：

# pip 使用清华源
pip install cls-mcp-server -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# uv 使用国内源
UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple uvx cls-mcp-server --help

更多加速方案（Docker 镜像加速、uv 离线安装、GitHub 代理等）请参考 部署手册 - 国内环境加速。

许可证

Apache-2.0