🔌
MCP工具

rootcause

基于 Go · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
⭐ 40 Stars 🍴 3 Forks 💻 Go 📄 MIT 🏷 AI 7.1分
7.1AI 综合评分
mcpaws-mcpcontainershelmistiok8sgo
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,rootcause 获评「推荐使用」。这款MCP工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.1 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析
rootcause 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 rootcause,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。rootcause 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 rootcause 评为 AI 评分 7.1 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

rootcause 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 40
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.1 分
工具类型
MCP工具
Forks
3
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

rootcause 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/yindia/rootcause

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "rootcause": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "rootcause"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 rootcause 执行以下任务...
Claude: [自动调用 rootcause MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "rootcause": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "rootcause"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 89/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

RootCause 🧭

Go MCP codecov

AI-native SRE for Kubernetes incidents.

RootCause is a local-first MCP server that turns natural-language requests into evidence-backed incident analysis, Kubernetes diagnostics, and safer operations.

Built in Go as a single binary, RootCause is optimized for low-friction local workflows using your existing kubeconfig identity.

---

🚀 Quick Start | 🌐 Client Setup | 🛠️ Tools | 🧩 Skills | 🔒 Safety | ⚙️ Config | 🏗️ Architecture | 🤝 Contributing

---

Architecture Overview

RootCause is organized around shared Kubernetes plumbing and toolsets that reuse it.

  • Shared clients (typed, dynamic, discovery, RESTMapper) are created once in internal/kube and injected into all toolsets.
  • Common safeguards live in internal/policy (namespace vs cluster enforcement and tool allowlists) and internal/redact (token/secret redaction).
  • internal/evidence gathers events, owner chains, endpoints, and pod status summaries used by all toolsets.
  • internal/render enforces a consistent analysis output format (root causes, evidence, next checks, resources examined) and provides the shared describe helper.
  • Toolsets live under toolsets/ and register namespaced tools (k8s.*, linkerd.*, karpenter.*, istio.*, helm.*, aws.iam.*, aws.vpc.*) through a shared MCP registry.

The MCP server runs over stdio using the MCP Go SDK and is designed for local kubeconfig usage. Optional in-cluster deployment is intentionally out of scope for Phase 1.

Feature Highlights

AreaRootCause Capability
Incident analysisrootcause.incident_bundle, rootcause.rca_generate, rootcause.change_timeline, rootcause.postmortem_export, rootcause.capabilities
Kubernetes resiliencek8s.restart_safety_check, k8s.best_practice, k8s.safe_mutation_preflight
Ecosystem diagnosticsArgoCD/Flux/cert-manager/Kyverno/Gatekeeper/Cilium via *_detect and diagnose_* tools
Deployment safetyAutomatic preflight before k8s mutating operations
Helm operationsChart search/list/get, release diff, rollback advisor, template apply/uninstall flows
Terraform analysisModule/provider search + terraform.debug_plan for impact/risk analysis
Service mesh & scalingLinkerd/Istio/Karpenter diagnostics with shared evidence model

Complete Feature Set

CategoryRepresentative capabilities
Kubernetes core (k8s.*)CRUD, logs/events, graph-based debug flows, restart safety, best-practice scoring, mutation preflight
Ecosystem diagnosticsArgoCD, Flux, cert-manager, Kyverno, Gatekeeper, Cilium via *_detect and diagnose_*
Incident intelligence (rootcause.*)Incident bundle orchestration, timeline export, RCA generation, remediation playbook, postmortem export
Helm operations (helm.*)Chart registry search/list/get, release status/diff, rollback advisor, install/upgrade/uninstall, template apply/uninstall
Terraform analysis (terraform.*)Modules/providers/resources/data source discovery + plan debugging
Service mesh (istio.*, linkerd.*)Proxy/config/status diagnostics, policy/routing visibility, mesh resource health
Cluster autoscaling (karpenter.*)Provisioning, nodepool/nodeclass, interruption and scheduling diagnostics
Cloud context (aws.*)IAM, VPC, EC2, EKS, ECR, STS, KMS diagnostics for cross-layer incident analysis
Safety and controlsRead-only mode, destructive gating, explicit confirmation, auto preflight checks before mutating K8s operations

Key Capabilities

  • 🤖 Powerful tool catalog - Kubernetes, ecosystem diagnostics, incident workflows, Helm, Terraform, service mesh, and AWS context.
  • 🎯 Prompt-driven workflows - Repeatable runbook templates for incident and reliability analysis.
  • 📊 MCP Resources support - Readable resource URIs for kubeconfig, namespace, cluster, and manifest access.
  • 🔐 Security first - Non-destructive modes, policy enforcement, secret masking, and mutation preflight checks.
  • 🏥 Advanced diagnostics - Root-cause oriented outputs with evidence and recommended next actions.
  • 🎡 Strong Helm + Terraform coverage - Chart lifecycle and plan/debug analysis in one server.
  • 🔧 CLI-first operations - Single binary, local kubeconfig usage, and toolset-level controls.

Quick Install

```bash

Or install a specific skill

cp -r skills/claude/k8s-helm ~/.claude/skills/ ```

Getting Started

Installation

Homebrew:

brew install yindia/homebrew-yindia/rootcause

Curl install:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yindia/rootcause/refs/heads/main/install.sh | sh

Go install:

go install .

Or build a local binary:

go build -o rootcause .

Supported OS: macOS, Linux, and Windows.

Windows build example:

go build -o rootcause.exe .

Docker

```bash

Build local image

docker build -t rootcause:local .

MCP Client Setup 🌐

All MCP clients use the same core values: - command: rootcause - args: usually --config /path/to/config.toml - env: optional KUBECONFIG

Validate setup (all providers)

  1. Restart your client after editing MCP config.
  2. Ask: "List RootCause tools".
  3. Ask: "Run k8s.argocd_detect".
  4. If tools are missing, verify rootcause path, --toolsets, and KUBECONFIG.

Install agent-browser

npm install -g agent-browser agent-browser install

Use Cases

Example: GitHub Copilot project files

rootcause sync-skills --agent copilot --project-dir .

Quick Start 🚀

1) Run the server:

go run . --config config.example.toml

2) Use your existing kubeconfig (default) or point to one:

  • Uses KUBECONFIG if set, otherwise ~/.kube/config.
  • Override with --kubeconfig and --context.

3) Connect your MCP client using stdio.

RootCause is built for local development. No API keys are required in this version.

Safe-by-default workflow: diagnose read-only first, then run mutation preflight before any write operation.

---

Usage

Initialize a home config with every built-in toolset enabled and custom skills configured:

rootcause init-config

This writes ${HOME}/.rootcause/config.toml on macOS/Linux and %USERPROFILE%\.rootcause\config.toml on Windows, creates the sibling skills/ directory, and refuses to overwrite unless --overwrite is passed.

Run with a config file:

rootcause --config config.toml

Enable a subset of toolchains:

rootcause --toolsets k8s,istio

Enable read-only mode:

rootcause --read-only

Sync skills into agent-specific project directories:

rootcause sync-skills --agent claude --project-dir .

---

MCP Client Example (stdio)

rootcause --config config.toml

Point your MCP client to run the command above and use stdio transport.

---

Example Operator Flows 🧪

Contributing Guide 🤝

We welcome code, docs, tests, and operational feedback.

Optional: Browser Automation (26 Tools)

Automate web-based Kubernetes operations with agent-browser integration.

Quick setup:

```bash

Browser (`browser_*`, optional)

  • browser_open, browser_screenshot, browser_click, browser_fill, browser_test_ingress, browser_screenshot_grafana, browser_health_check
  • browser_snapshot, browser_get_text, browser_get_html, browser_evaluate, browser_pdf, browser_wait_for, browser_wait_for_url
  • browser_press, browser_select, browser_check, browser_uncheck, browser_hover, browser_type, browser_upload, browser_drag
  • browser_new_tab, browser_switch_tab, browser_close_tab, browser_close

Config and Flags

rootcause --config config.example.toml --toolsets k8s,linkerd,istio,karpenter,helm,aws

Create a cross-platform home config first if you do not already have one:

rootcause init-config

The generated config enables k8s, linkerd, karpenter, istio, helm, aws, terraform, and rootcause, sets stdio transport defaults, and configures ~/.rootcause/skills as the custom skill folder.

Kubeconfig Resolution

If --kubeconfig is not set, RootCause follows standard Kubernetes loading rules: it uses KUBECONFIG when present, otherwise defaults to ~/.kube/config.

Authentication and authorization use your kubeconfig identity only in this version.

---

kubeconfig not found

  • Verify KUBECONFIG or ~/.kube/config
  • Override explicitly with --kubeconfig /path/to/config

Config Reload

Send SIGHUP to reload config and rebuild the tool registry. On Windows, SIGHUP is not supported; restart the process to reload config.

---

Development references

  • Contribution rules: CONTRIBUTING.md
  • Plugin SDK and external toolsets: PLUGINS.md
  • Config example: config.toml
  • MCP eval harness: eval/README.md

Contributor workflow

  1. Fork and create a feature branch
  2. Implement focused changes with tests
  3. Run local verification:
go test ./...
  1. Update docs (README.md, prompts/prompt.md) if behavior changed
  2. Open PR with problem statement, approach, and verification notes

GitHub Copilot (VS Code)

File: VS Code settings.json (MCP-enabled builds)

{
  "mcp.servers": {
    "rootcause": {
      "command": "rootcause",
      "args": ["--config", "/Users/you/.config/rootcause/config.toml"],
      "env": { "KUBECONFIG": "/Users/you/.kube/config" }
    }
  }
}

Troubleshooting

⚡ 核心功能
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

🔗 相关工具推荐
❓ 常见问题 FAQ
MCP(Model Context Protocol)是 Anthropic 推出的开放协议,专门用于 AI 助手(如 Claude)调用外部工具。与普通 API 不同,MCP 提供标准化的工具描述格式,AI 可以自动理解工具功能并决定何时调用,无需人工编写大量适配代码。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:rootcause 的核心功能完整,质量良好。对于Claude Desktop / Claude Code 用户来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 rootcause
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 rootcause
原始描述 开源MCP工具:RootCause is a local-first MCP server that turns natural-language requests into 。⭐40 · Go
Topics mcpaws-mcpcontainershelmistiok8sgo
GitHub https://github.com/yindia/rootcause
License MIT
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/yindia/rootcause 🌐 官方网站  https://deepwiki.com/yindia/rootcause

收录时间:2026-05-22 · 更新时间:2026-05-22 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。