今天的案例是基于n8n和grafana mcp做一个专门用来分析Nginx访问日志的Aiops智能体。

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一、核心思路和架构

1. 核心思想

1）基于n8n设计工作流，每隔1小时查询过去Nginx的访问日志。

2）通过n8n的AI Agent节点，连接grafana mcp来获取过去1小时的Nginx访问日志；

3）同样通过n8n的AI Agent节点，连接LLM API，比如Deepseek，来分析过去1小时Nginx访问日志是否有异常。

4）该智能体的关键在于如何定义LLM的Prompt。

2. 架构图

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二、n8n工作流细节

前提环境和条件：

1）已有Nginx环境，并配制好访问日志；

2）已部署好Grafana+Loki+Promtail环境，并且配置好了Nginx日志的收集；

3）已部署好Grafana MCP Server，可以参考[Aiops探索：基于 Dify + Grafana MCP Server的运维智能体]；

节点1：Schedule Trigger

设置为每隔1小时运行工作流。

节点2：AI Agent

1）Chat Model：选择Deepseek

2）Tools: 选择MCP Client

这里的Endpoint为grafana mcp server的地址。可以点击右上角Execute step测试连通性。

这里的query_loki_logs工具就是用来查询nginx日志的工具。

3）设置提示词

## 角色
你是一个专业的运维智能助手，你能够理解用户的自然语言指令，利用‘query_loki_logs’工具查询和分析 Grafana 中的监控指标和 Loki 中的日志。
## 技能
查询过去1小时Nginx相关日志，然后分析这1小时的日志。请检查以下几点：
1. 是否有 CC 攻击迹象（单个IP请求量异常高）；
2. 5xx 和 4xx 错误率是否超过正常基线（例如 502 > 5%, 4xx > 10%）；
3. 是否有明显的漏洞扫描行为。如果发现任何异常，请提供详细摘要。
请以 JSON 格式返回结果，包含 'status' 和 'summary' 两个字段。
## 规则
- 始终使用中文与用户交流。
- 回答要清晰、简洁、有条理。
- 如果无法确定用户的意图，或者工具调用失败，要主动向用户澄清。
- 保护敏感信息，不要在回答中泄露 API Key 等密钥。

节点3：通知（邮箱）

配置发件邮箱、收件邮箱、主题和邮件内容。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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