rtc
通过MCP协议管理阿里云实时计算Flink资源的工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：rtc。 它的用途是：通过MCP协议管理阿里云实时计算Flink资源的工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/rtc/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我查看一下生产环境里所有运行中的Flink作业状态和资源消耗。”，它会通过此Skill连接阿里云，获取实时数据并以清晰的格式呈现。或者
对AI说：“昨晚上线的‘用户行为分析’作业好像延迟变高了，请检查一下并尝试重启。”，它会先查询该作业的详细指标，确认问题后执行重启操作。
介绍
这个Skill是一个实现了MCP（Model Context Protocol）协议的服务器，专门用于与阿里云实时计算Flink服务进行交互。它解决了开发者在构建AI应用时，需要便捷、安全地管理云端Flink作业、资源、配置等需求，而无需直接处理复杂的云API和认证细节。
使用时，开发者需要将此Skill作为MCP服务器配置到支持MCP的AI助手（如Claude Desktop）中，并提供必要的阿里云访问凭证。配置完成后，即可通过自然语言指令，让AI助手代为执行查询Flink作业状态、启停作业、管理项目等操作。
它非常适合需要将AI能力与大数据实时处理流水线相结合的开发者和运维人员。无论是调试作业、监控资源消耗，还是进行日常的运维管理，都可以通过对话式交互来完成。
建议在私有或受信任的环境中使用，并妥善保管阿里云的AccessKey等敏感凭证。由于涉及生产环境操作，建议在非关键作业上先行测试，并了解清楚各项指令对应的云API操作，避免误操作。
核心特点
这是首个专注于阿里云实时计算Flink服务的MCP工具，将复杂的云资源管理API封装为AI可理解的协议，实现了通过自然语言直接管理Flink作业。与通用云管理工具相比，它深度集成了Flink特有的概念和操作，如作业快照、Savepoint管理，提供了更专业的场景支持。
注意事项
仅支持阿里云实时计算Flink服务，不支持其他云厂商或自建Flink集群。
常见问题
这个工具支持哪些Flink操作？
支持常见的作业生命周期管理，如查询列表、启停、创建、删除，以及项目、资源管理等。
需要提供什么凭证？
需要提供阿里云账号的AccessKey ID和AccessKey Secret，并确保有操作实时计算服务的权限。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/rtc/raw/index.md 读取 rtc 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/rtc/raw/index.md（查看排版版本）