cognis-digital/alertmux

``` pip install cognis-alertmux alertmux scan . # → prioritized findings in seconds ``` ## 使用说明 — 分步指南 `alertmux` 是轻量级 AIOps 告警处理工具：它负责对原始告警进行去重、关联，并将其路由转化为事件。 1. **安装** (Python 3.10+)： pip install -e . # 或：pipx install alertmux 2. **运行完整流程**（去重 + 关联 + 路由）处理原始告警文件： alertmux mux demos/01-basic/alerts.json 3. **使用自定义路由规则**和关联窗口： alertmux mux alerts.json --rules rules.json --format json alertmux rules --rules rules.json # 打印当前生效的规则 4. **仅查看降噪（去重）桶**，包括来自标准输入（stdin）的内容： cat alerts.json | alertmux dedup - 5. **在 CI / pipeline 中读取输出** — JSON 格式的 `summary` 会报告 `incidents`、`paging` 和 `noise_reduction_pct`： alertmux mux alerts.json --format json | jq '.summary.noise_reduction_pct' ## 目录 - [为什么选择 alertmux？](#why) · [功能](#features) · [快速开始](#quick-start) · [示例](#example) · [架构](#architecture) · [AI 技术栈](#ai-stack) · [对比](#how-it-compares) · [集成](#integrations) · [随处安装](#install-anywhere) · [相关项目](#related) · [贡献](#contributing) ## 为什么选择 alertmux？ 轻量级 AIOps `alertmux` 是单一用途、可脚本化且支持自托管的：将其指向目标，以你的工作流已有的格式（table · JSON · SARIF）获取优先级排序的结果，在 CI 中设置门禁，并允许 agent 通过 MCP 驱动它。 ## 功能 - ✅ 加载告警 - ✅ 加载规则 - ✅ 可在 Linux/macOS/Windows · Docker · devcontainer 上运行 - ✅ 提供 Python, JavaScript, Go 和 Rust 版本 (`ports/`) ## 快速开始 ``` pip install cognis-alertmux alertmux --version alertmux scan . # scan current project alertmux scan . --format json # machine-readable alertmux scan . --fail-on high # CI gate (non-zero exit) ``` ## 示例 ``` $ alertmux scan . [HIGH ] ALE-001 example finding (./src/app.py) [MEDIUM ] ALE-002 another signal (./config.yaml) 2 findings · risk score 5 · 38ms ``` ## 架构 ``` flowchart LR IN[input] --> P[alertmux
analyze + score] P --> OUT[report] ``` ## 从任何 AI 技术栈中使用 `alertmux` 可以与所有流行的 AI 使用方式互操作： - **MCP 服务器** — `alertmux mcp` (Claude Desktop, Cursor, Cognis.Studio, [uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet)) - **OpenAI 兼容 / JSON** — 将 `alertmux scan . --format json` 管道传输给任何 agent 或 LLM - **LangChain · CrewAI · AutoGen · LlamaIndex** — 一行代码将 CLI/JSON 封装为工具 - **CI / 脚本** — 为非 AI pipeline 提供 exit code + SARIF ## 对比 | | **Cognis alertmux** | Keep | |---|:---:|:---:| | 可自托管，无需账号 | ✅ | 视情况而定 | | 单一命令，零配置 | ✅ | ⚠️ | | 适用于 CI 的 JSON + SARIF | ✅ | 视情况而定 | | MCP 原生支持（AI agent） | ✅ | ❌ | | 多语言端口（JS/Go/Rust） | ✅ | ❌ | | 开放许可协议 | ✅ COCL | 视情况而定 | *秉承 **Keep** 的精神打造，以 Cognis 的方式重新构建。如有漏掉的致谢？欢迎提交 PR。* ## 集成 接入你的技术栈：用于代码扫描的 **SARIF**，适用于任何场景的 **JSON**，用于 AI agent 的 **MCP 服务器**（`alertmux mcp`），以及用于 SIEM/Slack/Jira 的 webhook 转发器。请参阅 [`docs/INTEGRATIONS.md`](docs/INTEGRATIONS.md)。 ## 安装 — 全平台、全方式 ``` pip install "git+https://github.com/cognis-digital/alertmux.git" # pip (works today) pipx install "git+https://github.com/cognis-digital/alertmux.git" # isolated CLI uv tool install "git+https://github.com/cognis-digital/alertmux.git" # uv pip install cognis-alertmux # PyPI (when published) docker run --rm ghcr.io/cognis-digital/alertmux:latest --help # Docker brew install cognis-digital/tap/alertmux # Homebrew tap curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/cognis-digital/alertmux/main/install.sh | sh ``` | Linux | macOS | Windows | Docker | 云平台 | |---|---|---|---|---| | `scripts/setup-linux.sh` | `scripts/setup-macos.sh` | `scripts/setup-windows.ps1` | `docker run ghcr.io/cognis-digital/alertmux` | [DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) (AWS/Azure/GCP/k8s) | ## 相关 Cognis 工具 - [`statuskit`](https://github.com/cognis-digital/statuskit) — 自托管状态页面，包含事件时间线和订阅者 - [`probesite`](https://github.com/cognis-digital/probesite) — 合成可用性与 Playwright 检查，导出到 Prometheus - [`cloudbill`](https://github.com/cognis-digital/cloudbill) — 多云成本报告、异常检测和 FOCUS 导出 - [`k8scost`](https://github.com/cognis-digital/k8scost) — Kubernetes 成本与资源规格优化顾问，无 Prometheus 依赖 - [`otelbox`](https://github.com/cognis-digital/otelbox) — 一键式 OpenTelemetry collector + dashboard 套件 **探索完整套件 →** [🗂️ 全部 170+ 工具](https://github.com/cognis-digital/cognis-neural-suite) · [⭐ awesome-cognis](https://github.com/cognis-digital/awesome-cognis) · [🔗 cognis-sources](https://github.com/cognis-digital/cognis-sources) · [🤖 uncensored-fleet](https://github.com/cognis-digital/uncensored-fleet) · [🧠 engram](https://github.com/cognis-digital/engram) ## 互操作性 `{}` 与包含 300+ 工具的 Cognis 套件无缝组合 — 统一的 JSON 输入/输出以及共享的 OpenAI 兼容 `/v1` 主干。请参阅 **[INTEROP.md](INTEROP.md)** 获取 套件图谱、组合模式和参考技术栈。 ## 许可协议 在 **Cognis Open Collaboration License (COCL) v1.0** 下开源可用 — 个人、内部评估、研究和教育用途免费；**商业/生产用途需要获得许可** (licensing@cognis.digital)。详见 [LICENSE](LICENSE)。

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