【AIOps领域】基于M02-双 MCP 赋能ES Luke 南京 20250628CP框架的Elasticsearch与Kib...

内容概要：本文介绍了在双 MCP框架下，Elasticsearch (ES) 和 Kibana 新一代 AIOps 实践的发展和应用。文章首先概述了项目背景，指出尽管 ES 已经在自动化根因分析、动态数据洞察等方面展现了巨大潜力，但其在 AI 领域的应用尚未得到充分挖掘。接着，文章详细解释了 MCP（模型上下文协议）的概念及其重要性，强调它是 AI 助手与外部数据源无缝交互的关键协议，类似于 AI 领域的“USB-C”或“HTTP”协议。MCP 定义了应用程序和 AI 模型间交换上下文信息的标准方式，简化了 AI 应用的开发和集成。文中还展示了如何通过 MCP 实现 ES 和 Kibana 的智能交互，具体包括资源读取、工具调用、提示模板等功能，并通过实际案例演示了利用 LLM 和 MCP 快速处理安全事件的流程。最后，文章展望了未来的发展方向，如开源 ES 的大模型记忆模块和开发专门的 MCP 客户端。 适合人群：对 AIOps、Elasticsearch、Kibana 或 AI 技术感兴趣的 IT 专业人员，特别是那些希望提高数据分析效率、优化系统管理和提升安全性的技术人员。 使用场景及目标：①利用 MCP 实现 ES 和 Kibana 与 LLM 的无缝对接，加速故障排查和根因分析，将工作量从数小时甚至几天缩短至分钟级别；②通过自然语言交互方式，使 AI 能够理解和生成数据洞察，优化数据可视化；③构建高效的数据驱动 AI 解决方案，提升企业在复杂 IT 环境中的问题诊断和优化能力。 其他说明：文章由 AI 解决方案架构师 Luke Azmat Ablat 主讲，他专注于 ES 在 AI 领域的应用，曾主导多个相关项目并推动了 ES/Kibana MCP Server 开源项目的发展。读者可以通过官方 GitHub 获取更多关于 MCP 社区和项目的最新进展。