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name: byted-volcengine-flink description: Entrypoint for managing Volcengine Flink (based on Apache Flink) workloads. Use it for developing and deploying streaming and batch jobs, diagnosing real-time issues (e.g., backpressure, checkpoint failures, OOM), troubleshooting resources, and performing SRE actions (stop/start/restart/scale/config changes). It intelligently routes requests to four specialized sub-skills and leverages flink-mcp for tool execution. license: Complete terms in LICENSE

Byted Volcengine Flink

火山引擎 Flink 聚合技能入口，用于统一处理 Flink 相关需求，并按意图转发到对应子技能文档。

前置环境

在安装并使用本技能前，需要先完成 flink-mcp 前置准备。

1) 安装并验证 mcporter

flink-dev.md、flink-resource.md、flink-sre.md 中的运维/诊断指令依赖 mcporter。

可按你的 Python 环境选择任一方式安装：

npm install -g mcporter

安装后验证：

mcporter --help

2) 配置必需环境变量

flink-mcp 启动依赖以下环境变量（缺一不可）：

• VOLCENGINE_ACCESS_KEY
• VOLCENGINE_SECRET_KEY
• VOLCENGINE_REGION
• VOLCENGINE_PROJECT_NAME

示例：

export VOLCENGINE_ACCESS_KEY="your-access-key"
export VOLCENGINE_SECRET_KEY="your-secret-key"
export VOLCENGINE_REGION="cn-beijing"
export VOLCENGINE_PROJECT_NAME="your-flink-project"

3) 在本地 MCP 配置文件中注册 flink-mcp（推荐）

将 flink-mcp 加入本地 MCP Client 使用的配置文件（通常为 mcp.json 或等效配置文件）。

说明：MCP Client 会根据这段配置拉起 flink-mcp，因此这是默认主路径。

先确保本地已安装 uv / uvx，然后写入如下配置：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-flink": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "--from",
        "git+https://github.com/volcengine/mcp-server#subdirectory=server/mcp_server_flink",
        "mcp-server-flink",
        "-t",
        "streamable-http"
      ],
      "env": {
        "VOLCENGINE_ACCESS_KEY": "${VOLCENGINE_ACCESS_KEY}",
        "VOLCENGINE_SECRET_KEY": "${VOLCENGINE_SECRET_KEY}",
        "VOLCENGINE_REGION": "${VOLCENGINE_REGION}",
        "VOLCENGINE_PROJECT_NAME": "${VOLCENGINE_PROJECT_NAME}",
        "UV_INDEX_URL": "https://mirrors.ivolces.com/pypi/simple/"
      }
    }
  }
}

4) 可选：手动启动 flink-mcp（仅用于联调/排障）

当需要独立验证服务是否可启动时，可在终端手动执行：

uvx --from git+https://github.com/volcengine/mcp-server#subdirectory=server/mcp_server_flink mcp-server-flink -t streamable-http

子技能引用与路由

根据用户需求，将任务路由到以下子技能：

• 开发/部署 Flink SQL：flink-dev.md
• 只读诊断（禁止变更操作）：flink-diagnosis.md
• 资源与故障分析：flink-resource.md
• SRE 运维变更（启停/重启/扩缩容/参数修改）：flink-sre.md

路由规则

1. 用户表达“创建 SQL / 开发 SQL / 部署 SQL / 调试 SQL”时，优先使用 flink-dev.md。
2. 用户明确要求“只读排查、不做任何变更”时，必须使用 flink-diagnosis.md。
3. 用户询问故障根因、OOM、Checkpoint、性能问题、连接问题时，优先使用 flink-resource.md。
4. 用户要求执行运维动作（启动、停止、重启、扩容、缩容、改配置）时，必须使用 flink-sre.md，且先做风险确认。

执行原则

• 在信息不足时，先补齐关键参数：项目名、任务名、时间范围、目标动作。
• 任何变更类操作（尤其在 flink-sre.md 中）都必须先让用户确认风险。
• 当用户只需要排查时，坚持只读工具链，不触发启动/停止/部署等动作。