一、项目介绍

运维最累的不是部署，而是「出事了才知道」。指标、日志、数据库散在不同系统里，告警规则要手写 PromQL，通知渠道要逐个接，等到真出故障，告警没响或响错地方。想把 AI 接进运维做智能研判，又常被鉴权、数据孤岛和工具链卡住。
Nightingale 是一个开源、可自托管的告警与可观测平台，覆盖指标、日志与数据库的告警，内置 AI 代理与 MCP 服务器。它查询你已有的数据源、评估告警条件、处理事件并路由通知，现有数据继续留在原处，不用大动干戈迁移。对已经用 Prometheus、VictoriaMetrics、Loki 的团队，它是把智能运维落地的轻量入口。

二、项目基本信息

信息项详情
项目名称nightingale
GitHub地址https://github.com/ccfos/nightingale
项目描述Open-source, self-hosted alerting for metrics, logs, and databases. Includes a built-in AI agent and MCP server.
作者ccfos
开源协议Apache License 2.0
开源状态公开
LanguagesGo
支持平台Windows / macOS / Linux
最后更新2026-10-28

三、核心优势

  • 多数据源：指标/日志/数据库统一接入，不强制迁移
  • 内置 AI 代理：把智能研判与排障建议接进告警链路
  • MCP 服务器：让 AI 客户端直接操作告警与事件
  • 开箱即用：Docker Compose 一键拉起评估栈
  • 告警路由完善：通知渠道、规则、订阅齐全

四、适用场景

适合需要统一告警、又想试水 AIOps 的 SRE 与平台团队。也适合已经用 Prometheus 系栈、希望少改架构就能加智能能力的公司。

五、安装教程

当前最新版本 v9.3.0。按下方命令安装：

git clone https://github.com/ccfos/nightingale.git
cd nightingale/docker/compose-bridge
docker compose up -d

常见报错：依赖缺失时先升级对应运行环境（Node、Python、.NET、Rust、Go、Bun、JDK）；网络超时多为镜像或代理问题，可重试或换源；Docker 相关确保已安装并启动 Docker 服务。

六、使用示例

下面是一段可直接参考的真实示例：

# 启动后打开 http://localhost:17000 用 root/root.2020 登录
# 1) 添加 Prometheus 兼容数据源（或栈内 victoriametrics:8428）
# 2) 新建告警规则，PromQL 填 vector(1) > 0 做冒烟测试
# 3) 配置通知渠道与通知规则，确认测试消息到达

七、常见问题

问：一定要 Docker 吗？答：官方提供 Docker Compose 评估栈，也支持二进制与 Kubernetes 部署。问：内置 AI 怎么用？答：通过内置 AI 代理与 MCP 服务器，把告警上下文喂给模型做研判，具体以官方文档为准。

八、总结

nightingale 用清晰的设计，把把告警或问答能力平台化这件事从重复劳动变成了可复用、可维护的工程能力。它不追求大而全，而是把核心痛点解决得足够扎实，这正是日常开发与团队落地时最需要的那种工具。如果你也在被同类问题困扰，不妨按上面的安装与使用步骤试一试，把它接进自己的工作流。