Splunk MCP 服务器集成

“Splunk” MCP 服务器的作用是什么？

Splunk MCP（模型上下文协议）服务器是一个基于 Go 的服务，连接 AI 助理与 Splunk 平台，实现 Splunk 数据和运维的无缝集成到 AI 开发工作流中。通过将 Splunk 的搜索、告警、索引和宏功能作为工具暴露，服务器允许 AI 客户端查询 Splunk、获取运维洞察并自动化监控任务。Splunk MCP 服务器支持 STDIO 与 SSE（Server-Sent Events HTTP API）两种传输方式，适应多种客户端环境。该集成使开发者能够自动执行 Splunk 数据库搜索、管理告警、收集上下文数据，极大提升了效率与 AI 工作流的广度。

提示词列表

• 查找特定关键词的 Splunk 告警：MCP 提示词实现，搜索匹配特定关键词（如“GitHub”或“OKTA”）的 Splunk 告警。
  • 指导如 Cursor 等客户端调用多个 MCP 工具，先查阅所有 Splunk 告警、索引与宏，再形成最佳回答。

资源列表

• 本地 CSV 资源：MCP 资源以本地 CSV 文件形式实现，包含 Splunk 相关内容，为聊天或 AI 运维提供额外上下文。

工具列表

• list_splunk_saved_searches：列出 Splunk 中的已保存搜索。支持 count 和 offset 分页。
• list_splunk_alerts：列出 Splunk 告警。支持分页，并可按告警 title 筛选。
• list_splunk_fired_alerts：列出已触发的告警。可按搜索名称（ss_name）、时间范围（earliest）及分页筛选。
• list_splunk_indexes：列出 Splunk 可用索引。支持分页。
• list_splunk_macros：列出 Splunk 已定义宏。支持分页。

此 MCP 服务器的应用场景

• 监控安全告警：开发者或安全团队可自动检索并审查已触发的 Splunk 告警，快速响应事件。
• 自动化合规审计：AI 助理可定期拉取 Splunk 索引和已保存搜索数据，检查合规相关事件。
• 运维智能采集：团队可查询 Splunk 宏与索引，丰富 AI 驱动的诊断与报表工具。
• 自定义告警调查：AI 工作流可按关键词（如“GitHub”、“OKTA”）搜索相关告警，实现定向事件分析。
• 与 AI 代理集成：在高级 AI 流程（如结合 Cursor 或 Claude）中，将 Splunk 洞察与其他资源融合，实现自动化故障排查。

如何搭建

Windsurf

1. 确认已安装 Go 并准备好 Splunk 实例的 URL/token。
2. 克隆仓库或使用包：@jkosik/mcp-server-splunk@latest。
3. 编辑 Windsurf 配置文件，添加 Splunk MCP 服务器：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "go",
         "args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
         "env": {
           "SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
           "SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
         }
       }
     ]
   }
   

4. 保存配置并重启 Windsurf。
5. 通过 Windsurf 界面列出工具以验证设置。

Claude

1. 前置条件：已安装 Go，获得 Splunk 凭据。
2. 添加 MCP 服务器作为工具提供者：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "go",
         "args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
         "env": {
           "SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
           "SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
         }
       }
     ]
   }
   

3. 保存设置并重启 Claude 集成。
4. 测试工具列表或调用以确保运维状态正常。

Cursor

1. 确保 Go、Splunk URL 和 token 可用。
2. 更新 Cursor 的配置：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "go",
         "args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
         "env": {
           "SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
           "SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
         }
       }
     ]
   }
   

3. 保存配置并重启 Cursor。
4. 在 Cursor 内运行工具命令验证集成效果。

Cline

1. 安装 Go 并确保 Splunk 凭据已设置。
2. 在 Cline 配置文件插入 MCP 服务器配置：

   {
     "mcpServers": [
       {
         "command": "go",
         "args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
         "env": {
           "SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
           "SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
         }
       }
     ]
   }
   

3. 保存并重启 Cline。
4. 执行 Splunk 工具命令进行确认。

安全存储 API 密钥

强烈建议通过环境变量安全存储您的 Splunk API 密钥和 URL，具体如上述配置。JSON 示例：

{
  "command": "go",
  "args": ["run", "cmd/mcp-server-splunk/main.go"],
  "env": {
    "SPLUNK_URL": "https://your-splunk-instance:8089",
    "SPLUNK_TOKEN": "your-splunk-token"
  }
}

在工作流中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要想在 FlowHunt 工作流中集成 MCP 服务器，首先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到您的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，采用如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

{
  "splunk-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

配置完成后，AI 代理即可将此 MCP 作为工具，访问其全部功能与能力。请注意将 “splunk-mcp” 替换为实际 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为您自己的 MCP 服务器地址。

概览

综上，Splunk MCP 服务器覆盖了核心 MCP 原语（工具、提示词、资源），并提供了清晰的搭建与安全指导，但目前未提供采样与 roots 支持。如需 agentic 采样或 roots，需进一步探索。

我们的看法

Splunk MCP 服务器为 Splunk 提供了强大、实用的集成，拥有清晰的工具和资源支持，适合 AI 代理使用。基础 MCP 功能覆盖良好，但缺乏采样/roots 支持，限制了其在高级 agentic 工作流中的灵活性。总体来看，这是一个专注且扎实的 Splunk MCP 实现。

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