Nightingale 的 MCP Server 正式发布：https://github.com/n9e/n9e-mcp-server。此 MCP Server 允许 AI 助手通过自然语言与夜莺 API 交互，用于告警管理、目标查询和可观测性运维任务。
一句话理解：它把夜莺 API 封装成 MCP 工具，让 Cursor、OpenCode 等 AI 助手可以在授权范围内查询夜莺里的告警、规则、目标、数据源、屏蔽、通知、订阅、事件流水线、用户和业务组。
适合的使用场景包括：
- 值班人员用自然语言查询当前活跃告警和历史告警。
- SRE 快速查看某个业务组的告警规则、订阅和通知规则。
- 运维人员搜索目标主机，分析目标状态。
- 在受控权限下创建或更新告警屏蔽规则。
- 通过只读模式把夜莺查询能力开放给 AI 助手，降低误操作风险。
兼容性
- Nightingale：v8.0.0+
主要用途
- 告警管理：查询活跃告警和历史告警，查看告警规则和订阅。
- 目标监控：浏览和搜索被监控主机，分析目标状态。
- 事件响应：创建和管理告警屏蔽规则、通知规则和事件流水线。
- 团队协作：查询用户、团队和业务组。
快速开始
1. 获取 API Token
- 确保在 config.toml 中，启用了 HTTP.TokenAuth
[HTTP.TokenAuth]
Enable = true
- 登录夜莺 Web 界面
- 进入 个人设置 > 个人信息 > Token 管理
- 创建一个具有适当权限的新 Token
安全提示：请妥善保管 API Token。切勿将 Token 提交到版本控制系统。请使用环境变量或安全的密钥管理系统。
2. 与 MCP 客户端配合使用
Cursor
在 ~/.cursor/mcp.json 中添加：
{
"mcpServers": {
"nightingale": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@n9e/n9e-mcp-server", "stdio"],
"env": {
"N9E_TOKEN": "your-api-token",
"N9E_BASE_URL": "http://your-n9e-server:17000"
}
}
}
}
3. 重启 OpenCode 等进程，即可使用
可用工具
| 工具集 | 工具 | 说明 |
|---|---|---|
| alerts | list_active_alerts |
列出当前活跃告警，支持过滤条件 |
| alerts | get_active_alert |
根据事件 ID 获取活跃告警详情 |
| alerts | list_history_alerts |
列出历史告警，支持过滤条件 |
| alerts | get_history_alert |
获取历史告警详情 |
| alerts | list_alert_rules |
列出业务组的告警规则 |
| alerts | get_alert_rule |
获取告警规则详情 |
| targets | list_targets |
列出被监控主机/目标，支持过滤条件 |
| datasource | list_datasources |
列出所有可用数据源 |
| mutes | list_mutes |
列出业务组的告警屏蔽规则 |
| mutes | get_mute |
获取告警屏蔽规则详情 |
| mutes | create_mute |
创建告警屏蔽规则 |
| mutes | update_mute |
更新告警屏蔽规则 |
| notify_rules | list_notify_rules |
列出所有通知规则 |
| notify_rules | get_notify_rule |
获取通知规则详情 |
| alert_subscribes | list_alert_subscribes |
列出业务组的告警订阅 |
| alert_subscribes | list_alert_subscribes_by_gids |
列出多个业务组的订阅 |
| alert_subscribes | get_alert_subscribe |
获取订阅详情 |
| event_pipelines | list_event_pipelines |
列出所有事件流水线 |
| event_pipelines | get_event_pipeline |
获取事件流水线详情 |
| event_pipelines | list_event_pipeline_executions |
列出指定流水线的执行记录 |
| event_pipelines | list_all_event_pipeline_executions |
列出所有流水线的执行记录 |
| event_pipelines | get_event_pipeline_execution |
获取执行记录详情 |
| users | list_users |
列出用户，支持过滤条件 |
| users | get_user |
获取用户详情 |
| users | list_user_groups |
列出用户组/团队 |
| users | get_user_group |
获取用户组详情（包含成员） |
| busi_groups | list_busi_groups |
列出当前用户可访问的业务组 |
示例提示词
配置完成后，可以使用自然语言与夜莺交互。下面这些提示词都对应上面的工具能力：
- “显示过去 24 小时内所有紧急告警”
- “当前有哪些告警正在触发？”
- “列出所有离线超过 5 分钟的监控目标”
- “业务组 1 配置了哪些告警规则？”
- “由于维护原因，为 service=api 的告警创建一个 2 小时的屏蔽规则”
- “查看事件流水线的执行历史”
- “运维团队有哪些成员？”
配置
MCP Server 支持通过环境变量或命令行参数配置。生产环境建议优先使用环境变量，避免把 Token 明文写入可共享的配置文件。
环境变量
| 变量 | 命令行参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|
N9E_TOKEN |
--token |
夜莺 API Token（必需） | - |
N9E_BASE_URL |
--base-url |
夜莺 API 地址 | http://localhost:17000 |
N9E_READ_ONLY |
--read-only |
禁用写操作 | false |
N9E_TOOLSETS |
--toolsets |
启用的工具集（逗号分隔） | all |
工具集选择
默认启用所有工具集。可以通过 --toolsets 参数或 N9E_TOOLSETS 环境变量只启用需要的工具集，减少暴露给 AI 助手的工具数量，也能节省上下文窗口的 token 消耗。
可用工具集：alerts、targets、datasource、mutes、busi_groups、notify_rules、alert_subscribes、event_pipelines、users
例如，只启用告警和监控目标相关工具：
{
"mcpServers": {
"nightingale": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@n9e/n9e-mcp-server", "stdio"],
"env": {
"N9E_TOKEN": "your-api-token",
"N9E_BASE_URL": "http://your-n9e-server:17000",
"N9E_TOOLSETS": "alerts,targets"
}
}
}
}
安全建议
MCP Server 会把夜莺 API 能力暴露给 AI 助手，因此建议按最小权限原则配置：
- 为 MCP 单独创建 API Token，不要复用个人高权限 Token。
- 如果只需要查询，设置
N9E_READ_ONLY=true，禁用写操作。 - 只启用必要工具集，例如只查告警和目标时使用
N9E_TOOLSETS=alerts,targets。 - 不要把
N9E_TOKEN提交到 Git、截图或聊天记录中。 - 定期轮换 Token，离职或权限变更时及时吊销。
FAQ
Q1：MCP Server 会替代夜莺 Web UI 吗？
A：不会。MCP Server 适合让 AI 助手用自然语言调用夜莺 API，Web UI 仍然是配置、查看和人工确认的重要入口。
Q2：如何降低 AI 助手误操作风险？
A：优先启用只读模式，并通过 N9E_TOOLSETS 只暴露需要的工具集。需要写操作时，也建议使用权限受限的 Token。
Q3：为什么要限制工具集？
A：工具集越多，暴露给 AI 助手的能力越多，上下文也越长。按场景只启用必要工具，既降低风险，也减少 token 消耗。
开源协议
Apache License 2.0
相关项目
- Nightingale - 企业级云原生监控系统
- MCP Go SDK - 官方 MCP Go SDK
- MCP 规范 - Model Context Protocol 规范
