通过 MCP 查询并诊断 Kubernetes 告警
Alertmanager 触发 n8n 智能体，查询 Kubernetes、Grafana 等 MCP 服务，再把包含可能根因的诊断报告发到 Mattermost 讨论串。
- 具体怎么做
- Alertmanager 网页钩子启动 n8n 工作流。该工作流在 48 小时内去重警报，并从 Prometheus Rules API 获取触发式 PromQL 表达式。随后，智能体通过 Kubernetes、Grafana、DigitalOcean 和 GitHub MCP 服务器，以及内部文档的 Qdrant 存储进行排查，该操作为只读模式。工作流会找到原始的 Mattermost 警报帖子，并在其讨论线程中回复。
- 做到了什么
- 该报告包含摘要、事件时间线、至多两个根本原因假设及故障排除步骤。作者仍在收集更多数据来源，如数据库统计数据和管道状态信息。
- 上手要点
- 将工具重试次数限制为每次失败调用仅一次，以避免循环；并从提示词中去除“任务”和“实例”等冗余标签。您必须自行配置自己的MCP端点及凭证。
你可以这样试
使用 n8n创建一个 n8n 工作流，该工作流接收 Alertmanager 钩子，并启动一个与我的 MCP 服务器连接的智能体，用于处理 [Kubernetes、Grafana 及其他工具] 相关的问题。智能体应仅分析警报信息，然后以线程回复的形式在 [Mattermost 频道] 中发布包含证据及排序根因假设的诊断报告。当某个示例警报生成报告且集群状态无变化时，即视为任务完成，请在首次发布前将报告发给我。