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我构建了一个开源的 AIOps MCP（监控与控制平面），它使用隔离森林算法检测日志中的异常。<p>该系统可以接收来自代理、应用程序或收集器的日志，解析并提取特征，并实时识别异常模式。警报可以发送到 Slack、Webhook 或 PagerDuty。它轻量级，易于通过 Kubernetes 和 Helm 部署，并设计为可以与现有的可观察性技术栈无缝集成。<p>我构建这个系统是为了尝试将基于机器学习的异常检测与灵活的警报机制结合起来，服务于 DevOps/SRE 团队。大多数 AIOps 平台要么过于庞大，要么是闭源的——我想要一个简约而有效的解决方案。<p>你可以通过在本地运行 FastAPI 应用程序或使用 Helm 部署来尝试它。欢迎贡献——我非常希望能收到关于功能、检测准确性和实际使用案例的反馈！<p>GitHub: <a href="https://github.com/kishorealliiita/aioops-mcp-iforest">https://github.com/kishorealliiita/aioops-mcp-iforest</a>

如果你想从 ChatGPT 导出一段对话，可能已经发现这并不可能。我创建了一个（免费的）书签小工具，可以完成这个任务。

你可以问我任何你想问的事情。