想启用 Nightingale AI
配置一个大模型提供方，打开内置助手和 MCP 端点，再接上 Claude Code 这类客户端。
这条路的终点：能在夜莺里用自然语言问「现在有哪些 S1 告警」， 并且 Claude Code 这类 MCP 客户端也能连上来查同样的东西。大约 10 分钟。
开始之前
- 夜莺已经起来了；
- 一个大模型的 API Key，或者一个本机跑着的 Ollama。
1. 配一个大模型
入口在 Nightingale AI（左侧一级菜单）里，进去之后左边二级导航有 LLM 管理。
它没有顶级菜单入口，直接访问 /ai-config/llm-configs 会跳到这里。
点 新增，要填的是：
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| 名称 | 自己起 |
| 提供方类型 | 表单里只有三个选项：OpenAI 兼容 / Anthropic Claude / Google Gemini |
| API 地址 | 兼容 OpenAI 协议的自建服务（vLLM、Azure OpenAI、Ollama、Kimi 等）都选 OpenAI 兼容，地址填自己的 |
| API Key | |
| 模型 | 模型名，比如 gpt-4o、claude-sonnet-4-5 |
| 上下文长度 |
保存后把它设为默认：没有单独指定模型的功能都会用这一个。
2. 问一句话试试
回到 Nightingale AI，新开一个对话，问：
现在有哪些 S1 级别的活跃告警？
助手会去查你的事件数据再回答。答得上来，说明模型和数据两边都通了。
3. MCP 端点：默认就开着
/mcp 和 /a2a 两个端点默认启用，不用改配置。它们复用 HTTP.TokenAuth，
也就是说客户端拿 X-User-Token 就能连；开了内置授权服务器或外部 IdP 的话，
也接受 Authorization: Bearer。
关键一点：MCP 客户端的权限就是那个 Token 所属用户的权限，一点不多。 给 AI 用的 Token，就按最小权限建一个专用账号，不要直接用 root 的。
默认只注册只读工具。要开写工具（新建 / 修改 / 删除），得显式打开：
[HTTP.A2A]
MCPEnableWriteTools = true
还可以只放开一部分工具集：
# 留空 = 全部默认工具集
MCPToolsets = ["alerts", "dashboards"]
可用的工具集有 13 个：alerts、targets、datasource、mutes、busi_groups、
notify_rules、alert_subscribes、event_pipelines、users、metrics、logs、
dashboards、roles。写不认识的名字会被忽略，不会意外放大权限。
4. 接一个客户端
先建 Token：右下角头像 → 个人设置里生成一个。然后在客户端里配上夜莺的 /mcp 地址和这个 Token。
连上之后让它做一件只读的事验证，比如「列出所有告警规则」。