企业级 Claw / Agent 能力正在走向规范定义。本文解读 OpenOcta 参编中国信通院相关技术规范的背景，以及规范对选型、安全与互操作意味着什么。

** 摘要 **

本篇文章，以使用mcp 接入prometheus为例，演示接入prometheus后对指标的NL自然语言问数，设置定时任务巡检，以及对告警的处理和推送等作业场景。更多的场景等你来发现！！

** 前言 **

OpenOcta 可以使用npx，docker，uv等方式启动mcp server，或者直接连接远程mcp server，以便Agent通过标准协议调用外部工具，比如Prometheus / ElasticSearch 等存储引擎。

OpenOcta 对外暴露三个webhook endpoint ，提供了一个alert告警端口，允许接入第三方的信息。

• 运行prometheus server服务，以及Alert manager服务；

• 运行OpenOcta所在的环境和Prometheus Server以及Alert Manager Server 网络通信无障碍；

• 为了快速启动，使用npx方式启动prometheus server ，要求本地有node环境以及安装了npx；

• 飞书配置了企业内应用机器人。

配置样例：

可以使用配置快速拉起该演示样例，注意替换对应的APIKey，appId，appSecret等配置内容

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ......#关键配置”mcp”: {“servers”: {“prometheus_test”: {“enabled”: true,”command”: “npx”,”args”: [“prometheus-mcp@latest”,”stdio” ],”env”: {“PROMETHEUS_URL”: “http://192.168.50.59:9090” } } } },”env”: {“vars”: {“KIMI_API_KEY”: “sk-......”,”KIMI_BASE_URL”: “https://api.kimi.com/coding/”......

01

启动OpeOcta进行对话

这里简单输入之后，可以看到已经开始调用工具进行查询指标，然后开始分析

查询结果：

02

** 设置定时任务巡检 **

**
**

配置定时任务，并推送消息到飞书消息渠道：

点击定时任务 History -> Open run chat 查看 对话过程

查看飞书消息推送内容，由于飞书对于文本内的表格等内容限制，OpenOcta统一使用文本推送消息。

03

** 配置Prometheus告警推送 **

由于Prometheus alert告警推送内容格式比较固定，可能缺乏对应的prompt，OpenOcta对外暴露了一个alert 的webhook endpoint ，允许直接推送告警信息。

3.1 配置Prometheus alert告警：

Prometheus Server 目录下创建：redis_alerts.yaml文件。这里配置内存，CPU，慢日志，三个常见告警规则

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • groups: - name: redis-alerts rules: # Redis 内存使用率 > 80% - alert: RedisMemoryHigh expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes > 0.8 for: 2m labels: severity: warning annotations: summary: “Redis memory usage is high on {{ .instance }}” description: “Redis is using more than 80% of its max memory ({{ | humanizePercentage }}).”

Redis CPU 使用过高（需 node_exporter 提供） - alert: RedisCPUHigh expr: rate(process_cpu_seconds_total{job=”redis”}[5m]) * 100 > 80 for: 2m labels: severity: warning annotations: summary: “High CPU usage by Redis on {{ .instance }}” description: “Redis CPU usage is over 80% in the last 5 minutes.”

Slowlog 条目数在过去5分钟内新增超过5条（需 exporter 支持） - alert: RedisSlowLogDetected expr: increase(redis_slowlog_length[5m]) > 5 for: 1m labels: severity: critical annotations: summary: “Redis slow queries detected on {{ .instance }}” description: “More than 5 new slowlog entries in the last 5 minutes.”

修改prometheus.yaml配置文件，在rule_files下添加redis_alerts.yml ：

rule_files:  - "redis_alerts.yml"

最终在prometheus server页面可以看到如下告警配置：

3.2 配置Alert Manager 推送告警信息：

• • • • • • • • • • • • • • • global: resolve_timeout: 5m
                              route: group_by: [‘alertname’] group_wait: 30s group_interval: 5m repeat_interval: 1h receiver: ‘redis-webhook’
                              receivers: - name: ‘redis-webhook’ webhook_configs: - url: ‘http://192.168.50.230:18900/hooks/alert’ send_resolved: true

3.3 模 拟告警

手动执行DEBUG SLEEP 1 ，制造SlowLog

3.4 查看 OpenOcta 告警分析

新增了一个sessionKey包含alert的key，点击后，可以看到接收告警后，调用工具，查询指标的分析对话内容

04

OpenOcta配置告警消息渠道-飞书

Prometheus alert告警格式比较固定，无法在发送的时候进行修改，无法在发送到OpenOcta的时候携带额外的发送渠道，使用模型，以及think程度等内容，这里可能需要对告警内容处理一下。

**
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4.1 告警内容预处理

这里提供一个简单的python脚本对prometheus告警预处理，处理后进行转发到OpenOcta的 /hooks/agent 接口

• • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • • ......# 目标 Webhook 配置TARGET_URL = “http://localhost:18900/hooks/agent”# OpenOcta运行配置中Gateway的 webhook tokenTOKEN = “9fbe5742732ad7762201408cf22a97c559efc8106e616318”
                                                  @app.route(‘/alert’, methods=[‘POST’])def handle_alert(): ...... # 设置负载参数，如 # 生成唯一 sessionKey session_key = f”hook:email:msg-{str(uuid.uuid4())[:8]}” payload = { “message”: data, “name”: “prometheus alert”, “sessionKey”: session_key, “wakeMode”: “now”, “deliver”: True, “channel”: “feishu”, “to”: “oc_eaea5e4fdfaxxxxxx”, # 飞书机器人会话的ID “thinking”: “low” } # 设置请求头（根据你的要求，token 放在 header 中，但未指定 key，这里假设为 Authorization） # 转发请求 response = requests.post(TARGET_URL, json=payload, headers=headers, timeout=10)

4.2 查看告警分析和消息推送

触发告警后，查看接收到告警后的分析过程会话：

分析完后，同步信息到飞书：

** 【OpenOcta】 **

git地址： https://github.com/openocta/openocta

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什么是本文讨论的核心问题？

核心围绕「中国版OpenClaw如何玩转Prometheus实战」。开篇摘要给出直接结论，正文展开步骤、对比或案例，便于检索与 AI 引用。

按本文操作要注意什么？

先确认运行环境与版本依赖，保留回滚路径；涉及密钥与微信等通道时，注意最小权限与生产隔离。

和其他开源方案怎么选？

先明确场景（APM、指标、告警闭环还是通用 Agent），再比较部署成本、许可证、可观测集成与权限模型；避免只看功能清单。

OpenOcta 适合什么团队？

适合需要把告警、可观测与运维操作接到 Agent 工作流的 SRE / 平台 / 运维团队，尤其关注开源可部署与企业治理的组织。

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