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.
소스 정보
- 저장소
- bytedance/agentkit-samples
- 최근 소스 활동
- 2026년 4월 9일 12:05
- 감지된 SKILL.md 언어
- 중국어
- 스타
- 480
- 포크
- 103
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
파일 탐색기
6 개 파일SKILL.md 표시 중
SKILL.md
소스 지침 · 읽기 전용 미리보기- 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。
GitHub에서 보기