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帮助团队通过 Prometheus 与 Grafana 完成监控查询、告警分析和根因定位。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "Observability AIops" MCP 服务： 执行：claude mcp add 'io-github-aiops-tools-observability-aiops' -- npx -y observability-aiops
运维或开发在服务异常时，可结合 PromQL 查询、告警信息和监控数据快速缩小问题范围并做根因分析。
团队可用它处理 Prometheus 和 Grafana 相关运维工作，如查看指标、分析告警和优化监控看板。
在告警过多或误报较多时，可围绕告警与指标数据做分析，支持复盘和后续优化。
它是一个面向可观测性与 AIOps 的 MCP 工具，围绕 Prometheus 和 Grafana 提供查询、告警、看板和根因分析能力。描述中提到共包含 39 个工具。
最适合运维、DevOps 和需要参与线上问题排查的开发者使用。涉及监控数据分析时，数据分析相关角色也可能受益。
给定素材没有提供安装方法、密钥要求或运行时信息。需要具体接入方式时，见源码仓库。
帮助团队治理基于 vLLM 与 Ray Serve 的 GPU 推理运维与排障。
帮助团队在 GitLab 与 Gitea 中治理和执行 CI/CD 运维操作。
帮助运维团队分析 Redis 与 RabbitMQ 队列异常并制定治理策略。
统一接入 Prometheus、Loki 等可观测性数据，并辅助异常检测与排障分析。
帮助团队对 PostgreSQL 做受治理的 DBA 运维分析，如慢查询、膨胀清理与锁阻塞排查。
帮助工程团队监控数据新鲜度、模式漂移与质量告警。