skywalking-apm

name	skywalking-apm
description	通过 Apache SkyWalking MCP Server 查询和分析应用性能指标，支持服务拓扑、链路追踪（Trace）、日志查询、MQE 指标表达式、告警查询、实例/端点分析等，帮助开发者快速定位性能瓶颈、异常链路和线上问题。当用户提到 skywalking、APM、链路追踪、trace、性能分析、慢接口、拓扑图、服务指标、P99、响应时间、吞吐量、错误率、告警 时激活。
inclusion	manual

Apache SkyWalking APM 分析 Skill

Python MCP Server，对接 SkyWalking GraphQL API，AI 可直接查询 APM 各类数据。

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快速安装（30秒）

步骤 1：获取代码

git clone https://gitlab.dev.stx365.com/chief/trade/chief-trader-z-ai-tools.git D:\dev\AI\chief-trader-z-ai-tools

MCP Server 位于：D:\dev\AI\skills\skywalking-mcp-server\server.py

后续更新：cd D:\dev\AI\chief-trader-z-ai-tools && git pull

步骤 2：安装依赖

pip install mcp httpx

步骤 3：安装 Skill

mkdir %USERPROFILE%\.kiro\skills\skywalking-apm
copy D:\dev\AI\skills\skywalking-mcp-server\SKILL.md %USERPROFILE%\.kiro\skills\skywalking-apm\SKILL.md

步骤 4：配置 MCP

编辑 ~/.kiro/settings/mcp.json，在 mcpServers 中添加：

"skywalking": {
  "command": "python",
  "args": ["D:/dev/AI/skills/skywalking-mcp-server/server.py"],
  "env": {
    "SW_URL": "https://skywalking.stx365.com",
    "SW_USERNAME": "",
    "SW_PASSWORD": ""
  },
  "disabled": false,
  "autoApprove": [
    "list_services", "list_instances", "list_endpoints",
    "query_traces", "query_trace_detail", "execute_mqe",
    "list_metrics", "query_logs", "query_alarms",
    "query_services_topology", "query_events", "read_metrics_values"
  ]
}

步骤 5：重启 MCP

Kiro 命令面板 → 搜索 "MCP" → 重连 MCP Server

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可用工具

工具	说明
list_services	列出指定layer下的所有服务
list_instances	列出服务的所有实例
list_endpoints	列出服务的端点(接口)
query_traces	多条件查询Trace
query_trace_detail	根据traceId查完整链路
execute_mqe	执行MQE指标表达式
list_metrics	列出可用指标名
query_logs	查询日志
query_alarms	查询告警
query_services_topology	查询服务拓扑
query_events	查询事件
read_metrics_values	读取带标签指标值(P50/P75等)

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工作流

场景	步骤
服务健康	list_services → execute_mqe(service_resp_time/service_cpm/service_sla)
慢接口	list_endpoints → execute_mqe(endpoint_resp_time) → query_traces(min_duration)
异常定位	query_alarms → query_traces(trace_state=ERROR) → query_trace_detail
P99分析	read_metrics_values(service_percentile)
拓扑分析	query_services_topology
部署验证	query_events → execute_mqe对比前后指标

常用MQE表达式

表达式	说明
service_resp_time	平均响应时间(ms)
service_cpm	每分钟调用量
service_sla	成功率(万分比,10000=100%)
service_percentile	P50/P75/P90/P95/P99(labels:0-4)
endpoint_resp_time	端点响应时间
endpoint_cpm	端点吞吐量
instance_jvm_memory_heap	JVM堆内存
instance_jvm_cpu	CPU使用率

时间格式

格式	示例
相对	-15m, -1h, -7d
绝对	2026-06-18 10:30:00
now	当前时间

环境

环境	URL
生产	https://skywalking.xxx.com

注意事项

1. 默认查最近30分钟，历史需指定start/end
2. service_sla万分比(9900=99%)
3. service_percentile labels 0-4 = P50/P75/P90/P95/P99
4. Trace查询加时间范围避免数据量过大