
Simple Loki MCP Server
Simple Loki MCP Server integruje dotazování na logy Grafana Loki do AI workflow přes Model Context Protocol. Umožňuje AI agentům analyzovat, filtrovat a získáva...
Integrujte dotazování nad logy z Grafana Loki do svých AI workflowů pomocí Loki MCP Serveru pro okamžitý přehled, monitoring a provozní automatizaci.
Loki MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) v jazyce Go navržená pro integraci s Grafana Loki, systémem pro agregaci logů. Funguje jako most mezi AI asistenty a externími zdroji logovacích dat, což AI umožňuje dotazovat a pracovat s log streamy uloženými v Loki. Díky zpřístupnění dotazovacích možností Loki přes MCP mohou vývojáři i AI klienti rozšířit své workflowy – například vyhledávání, filtrování a analýza logů – přímo pomocí standardizovaných rozhraní řízených LLM. To umožňuje úkoly jako okamžité vyšetřování logů, troubleshooting i tvorbu dashboardů a poskytuje bezproblémový přístup k provozním datům pro lepší dohled a automatizaci.
V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné prompt šablony.
V repozitáři nejsou popsány žádné konkrétní MCP zdroje.
query
: LogQL dotazovací řetězecurl
: URL Loki serveru (výchozí z proměnné LOKI_URL nebo http://localhost:3100)start
: Počáteční čas dotazu (výchozí: před 1 hodinou)end
: Konečný čas dotazu (výchozí: nyní)limit
: Maximální počet vrácených záznamů (výchozí: 100)Nainstalujte Go 1.16 nebo vyšší.
Zkompilujte server:go build -o loki-mcp-server ./cmd/server
Upravte konfiguraci Windsurf a přidejte MCP server.
Přidejte Loki MCP server pomocí JSON úryvku (přizpůsobte dle potřeby):
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
Ověřte, že je server spuštěný a dostupný.
Zabezpečení API klíčů (příklad s proměnnými prostředí):
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"env": {
"LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
}
}
}
}
Nainstalujte Go 1.16 nebo vyšší.
Zkompilujte server dle výše uvedeného postupu.
Otevřete konfigurační soubor MCP pro Claude.
Přidejte Loki MCP server:
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Uložte/Restartujte Claude.
Ověřte funkčnost nastavení.
Zabezpečení API klíčů:
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"env": {
"LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
}
}
}
}
Ujistěte se, že je nainstalováno Go 1.16+.
Zkompilujte Loki MCP server.
Upravte konfiguraci Cursor.
Přidejte položku Loki MCP server:
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Uložte a restartujte Cursor.
Ověřte integraci.
Použití proměnných prostředí:
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"env": {
"LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
}
}
}
}
Nainstalujte Go >=1.16.
Zkompilujte pomocí:go build -o loki-mcp-server ./cmd/server
Vyhledejte konfigurační soubor MCP serveru Cline.
Přidejte Loki MCP server:
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"args": []
}
}
}
Uložte a restartujte Cline.
Otestujte nastavení.
Zabezpečení API klíčů přes env:
{
"mcpServers": {
"loki-mcp": {
"command": "./loki-mcp-server",
"env": {
"LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
}
}
}
}
Použití MCP ve FlowHunt
Abyste začlenili MCP servery do svého FlowHunt workflowu, začněte přidáním MCP komponenty do flow a jejím připojením k AI agentovi:
Klikněte na MCP komponentu pro otevření panelu konfigurace. Do sekce systémové MCP konfigurace vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:
{
"loki-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po konfiguraci bude AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit "loki-mcp"
na název vašeho MCP serveru a URL na vaši adresu MCP serveru.
Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | Shrnutí dostupné v README.md |
Seznam Promptů | ⛔ | Nejsou zdokumentovány žádné šablony promptů |
Seznam Zdroje | ⛔ | Nejsou uvedeny žádné konkrétní MCP zdroje |
Seznam Nástrojů | ✅ | Nástroj loki_query popsán v README.md |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Používá env proměnnou LOKI_URL |
Podpora Sampling (méně důležité pro hodnocení) | ⛔ | Není zmíněna podpora sampling |
Na základě výše uvedených tabulek nabízí Loki MCP Server jasný přehled a funkční nástroj pro dotazování logů, ale chybí mu dokumentované prompty, zdroje a pokročilé MCP funkce jako sampling nebo roots. Dokumentace je minimální a nastavení je orientované na vývojáře.
Loki MCP Server je zaměřený a funkční pro integraci LLM s dotazováním logů z Grafana Loki, ale je minimalistický a postrádá šíři MCP funkcí i dokumentace. Pokud bychom jej měli hodnotit, získal by 4/10: plní svůj hlavní účel, ale není to plně vybavený či vysoce zdokumentovaný MCP server.
Má LICENSE | ⛔ |
---|---|
Má alespoň jeden nástroj | ✅ |
Počet Forků | 1 |
Počet Hvězdiček | 5 |
Loki MCP Server je služba napsaná v Go, která propojuje AI asistenty s Grafana Loki a umožňuje dotazování a analýzu logů přes Model Context Protocol (MCP). Umožňuje pokročilý monitoring logů, troubleshooting i automatizaci dashboardů v AI workflowech.
Poskytuje nástroj `loki_query`, který umožňuje dotazovat logy v Grafana Loki pomocí LogQL – s podporou parametrů jako dotazovací řetězec, časové rozmezí a limit výsledků.
Mezi hlavní scénáře patří průzkum logovacích dat, automatizovaný monitoring logů, AI-driven provozní dashboardy a analýza příčin problémů – vše přímo z vašich AI workflowů.
Citlivé informace, jako je adresa Loki serveru, nastavujte pomocí proměnných prostředí, například: `LOKI_URL=https://your-loki-server.example` v konfiguraci MCP serveru.
Ne, aktuálně nepodporuje prompt šablony, sampling ani pokročilé MCP funkce – jeho funkcionalita je zaměřena na dotazování a analýzu logů pomocí jednoho nástroje.
Přidejte MCP komponentu do svého FlowHunt workflowu, zadejte údaje o Loki MCP připojení v JSON formátu a propojte ji se svým AI agentem. Tím umožníte přímé dotazování a analýzu logů z AI workflowu.
Propojte AI a logy. Nasazením Loki MCP Serveru získáte pokročilou analýzu logů a monitoring ve vašich FlowHunt workflowech.
Simple Loki MCP Server integruje dotazování na logy Grafana Loki do AI workflow přes Model Context Protocol. Umožňuje AI agentům analyzovat, filtrovat a získáva...
Logfire MCP Server propojuje AI asistenty a LLM s telemetrickými daty přes OpenTelemetry, což umožňuje dotazování v reálném čase, sledování výjimek, analýzu pří...
Heroku MCP Server propojuje AI asistenty s platformou Heroku a umožňuje automatizovanou správu aplikací, nasazování, monitorování zdrojů a konfiguraci pomocí st...