byted-volcengine-flink
Entrypoint for managing Volcengine Flink (based on Apache Flink) workloads. Use it for developing and deploying streaming and batch jobs, diagnosing real-time issues (e.g., backpressure, checkpoint failures, OOM), troubleshooting resources, and performing SRE actions (stop/start/restart/scale/config changes). It intelligently routes requests to four specialized sub-skills and leverages flink-mcp for tool execution.
ソース情報
- リポジトリ
- bytedance/agentkit-samples
- ソースの最終更新活動
- 2026年4月9日 12:05
- 検出された SKILL.md の言語
- 中国語
- スター
- 474
- フォーク
- 100
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
ファイルエクスプローラー
6 ファイルSKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- byted-volcengine-flink
- description
- Entrypoint for managing Volcengine Flink (based on Apache Flink) workloads. Use it for developing and deploying streaming and batch jobs, diagnosing real-time issues (e.g., backpressure, checkpoint failures, OOM), troubleshooting resources, and performing SRE actions (stop/start/restart/scale/config changes). It intelligently routes requests to four specialized sub-skills and leverages flink-mcp for tool execution.
- license
- Complete terms in LICENSE
# Byted Volcengine Flink
火山引擎 Flink 聚合技能入口，用于统一处理 Flink 相关需求，并按意图转发到对应子技能文档。
## 前置环境
在安装并使用本技能前，需要先完成 `flink-mcp` 前置准备。
### 1) 安装并验证 mcporter
`flink-dev.md`、`flink-resource.md`、`flink-sre.md` 中的运维/诊断指令依赖 `mcporter`。
可按你的 Python 环境选择任一方式安装：
```bash
npm install -g mcporter
```
安装后验证：
```bash
mcporter --help
```
### 2) 配置必需环境变量
`flink-mcp` 启动依赖以下环境变量（缺一不可）：
- `VOLCENGINE_ACCESS_KEY`
- `VOLCENGINE_SECRET_KEY`
- `VOLCENGINE_REGION`
- `VOLCENGINE_PROJECT_NAME`
示例：
```bash
export VOLCENGINE_ACCESS_KEY="your-access-key"
export VOLCENGINE_SECRET_KEY="your-secret-key"
export VOLCENGINE_REGION="cn-beijing"
export VOLCENGINE_PROJECT_NAME="your-flink-project"
```
### 3) 在本地 MCP 配置文件中注册 flink-mcp（推荐）
将 `flink-mcp` 加入本地 MCP Client 使用的配置文件（通常为 `mcp.json` 或等效配置文件）。
说明：MCP Client 会根据这段配置拉起 `flink-mcp`，因此这是默认主路径。
先确保本地已安装 `uv` / `uvx`，然后写入如下配置：
```json
{
"mcpServers": {
"mcp-server-flink": {
"command": "uvx",
"args": [
"--from",
"git+https://github.com/volcengine/mcp-server#subdirectory=server/mcp_server_flink",
"mcp-server-flink",
"-t",
"streamable-http"
],
"env": {
"VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "${VOLCENGINE_ACCESS_KEY}",
"VOLCENGINE_SECRET_KEY": "${VOLCENGINE_SECRET_KEY}",
"VOLCENGINE_REGION": "${VOLCENGINE_REGION}",
"VOLCENGINE_PROJECT_NAME": "${VOLCENGINE_PROJECT_NAME}",
"UV_INDEX_URL": "https://mirrors.ivolces.com/pypi/simple/"
}
}
}
}
```
### 4) 可选：手动启动 flink-mcp（仅用于联调/排障）
当需要独立验证服务是否可启动时，可在终端手动执行：
```bash
uvx --from git+https://github.com/volcengine/mcp-server#subdirectory=server/mcp_server_flink mcp-server-flink -t streamable-http
```
## 子技能引用与路由
根据用户需求，将任务路由到以下子技能：
- 开发/部署 Flink SQL：`flink-dev.md`
- 只读诊断（禁止变更操作）：`flink-diagnosis.md`
- 资源与故障分析：`flink-resource.md`
- SRE 运维变更（启停/重启/扩缩容/参数修改）：`flink-sre.md`
### 路由规则
1. 用户表达“创建 SQL / 开发 SQL / 部署 SQL / 调试 SQL”时，优先使用 `flink-dev.md`。
2. 用户明确要求“只读排查、不做任何变更”时，必须使用 `flink-diagnosis.md`。
3. 用户询问故障根因、OOM、Checkpoint、性能问题、连接问题时，优先使用 `flink-resource.md`。
4. 用户要求执行运维动作（启动、停止、重启、扩容、缩容、改配置）时，必须使用 `flink-sre.md`，且先做风险确认。
## 执行原则
- 在信息不足时，先补齐关键参数：项目名、任务名、时间范围、目标动作。
- 任何变更类操作（尤其在 `flink-sre.md` 中）都必须先让用户确认风险。
- 当用户只需要排查时，坚持只读工具链，不触发启动/停止/部署等动作。
GitHubで見る