Loki MCP Server

Loki MCP Server

Integrujte dotazování nad logy z Grafana Loki do svých AI workflowů pomocí Loki MCP Serveru pro okamžitý přehled, monitoring a provozní automatizaci.

Co dělá “Loki” MCP Server?

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.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou zdokumentovány žádné prompt šablony.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou popsány žádné konkrétní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

  • loki_query
    Umožňuje dotazování logovacích dat z Grafana Loki.
    • Povinné parametry:
      • query: LogQL dotazovací řetězec
    • Volitelné parametry:
      • url: 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)

Scénáře použití tohoto MCP serveru

  • Průzkum logovacích dat
    Vývojáři nebo AI agenti mohou programově dotazovat a analyzovat logy uložené v Grafana Loki, což pomáhá s troubleshootingem a reakcí na incidenty.
  • Automatizovaný monitoring logů
    Umožňuje workflowy řízené LLM, kde AI asistent prohledává logy kvůli anomáliím, chybovým vzorcům nebo specifickým událostem.
  • Provozní dashboardy
    Umožňuje dynamickou tvorbu dashboardů získáváním logovacích dat potřebných pro vizualizace či reportingové nástroje.
  • Analýza příčin
    Umožňuje AI procházet velké objemy logů a identifikovat původ problémů pomocí flexibilních LogQL dotazů.

Jak to nastavit

Windsurf

  1. Nainstalujte Go 1.16 nebo vyšší.

  2. Zkompilujte server:
    go build -o loki-mcp-server ./cmd/server

  3. Upravte konfiguraci Windsurf a přidejte MCP server.

  4. Přidejte Loki MCP server pomocí JSON úryvku (přizpůsobte dle potřeby):

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.

  6. 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"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Nainstalujte Go 1.16 nebo vyšší.

  2. Zkompilujte server dle výše uvedeného postupu.

  3. Otevřete konfigurační soubor MCP pro Claude.

  4. Přidejte Loki MCP server:

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Uložte/Restartujte Claude.

  6. Ověřte funkčnost nastavení.

Zabezpečení API klíčů:

{
  "mcpServers": {
    "loki-mcp": {
      "command": "./loki-mcp-server",
      "env": {
        "LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Ujistěte se, že je nainstalováno Go 1.16+.

  2. Zkompilujte Loki MCP server.

  3. Upravte konfiguraci Cursor.

  4. Přidejte položku Loki MCP server:

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Cursor.

  6. Ověřte integraci.

Použití proměnných prostředí:

{
  "mcpServers": {
    "loki-mcp": {
      "command": "./loki-mcp-server",
      "env": {
        "LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
      }
    }
  }
}

Cline

  1. Nainstalujte Go >=1.16.

  2. Zkompilujte pomocí:
    go build -o loki-mcp-server ./cmd/server

  3. Vyhledejte konfigurační soubor MCP serveru Cline.

  4. Přidejte Loki MCP server:

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Uložte a restartujte Cline.

  6. Otestujte nastavení.

Zabezpečení API klíčů přes env:

{
  "mcpServers": {
    "loki-mcp": {
      "command": "./loki-mcp-server",
      "env": {
        "LOKI_URL": "https://your-loki-server.example"
      }
    }
  }
}

Jak používat MCP v rámci workflowů

Použití MCP ve FlowHunt

Abyste začlenili MCP servery do svého FlowHunt workflowu, začněte přidáním MCP komponenty do flow a jejím připojením k AI agentovi:

FlowHunt MCP flow

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.


Přehled

SekceDostupnostDetaily/Poznámky
PřehledShrnutí dostupné v README.md
Seznam PromptůNejsou zdokumentovány žádné šablony promptů
Seznam ZdrojeNejsou uvedeny žádné konkrétní MCP zdroje
Seznam NástrojůNástroj loki_query popsán v README.md
Zabezpečení API klíčůPoužívá 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.

Náš názor

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.

MCP Hodnocení

Má LICENSE
Má alespoň jeden nástroj
Počet Forků1
Počet Hvězdiček5

Často kladené otázky

Co je Loki MCP Server?

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.

Jaký nástroj Loki MCP Server poskytuje?

Poskytuje nástroj `loki_query`, který umožňuje dotazovat logy v Grafana Loki pomocí LogQL – s podporou parametrů jako dotazovací řetězec, časové rozmezí a limit výsledků.

Jaké jsou hlavní scénáře použití Loki MCP?

Mezi hlavní scénáře patří průzkum logovacích dat, automatizovaný monitoring logů, AI-driven provozní dashboardy a analýza příčin problémů – vše přímo z vašich AI workflowů.

Jak zabezpečím konfiguraci Loki MCP Serveru?

Citlivé informace, jako je adresa Loki serveru, nastavujte pomocí proměnných prostředí, například: `LOKI_URL=https://your-loki-server.example` v konfiguraci MCP serveru.

Podporuje Loki MCP Server prompt šablony nebo pokročilé MCP funkce?

Ne, aktuálně nepodporuje prompt šablony, sampling ani pokročilé MCP funkce – jeho funkcionalita je zaměřena na dotazování a analýzu logů pomocí jednoho nástroje.

Jak doporučujete používat Loki MCP Server ve FlowHunt?

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.

Začněte používat Loki MCP Server

Propojte AI a logy. Nasazením Loki MCP Serveru získáte pokročilou analýzu logů a monitoring ve vašich FlowHunt workflowech.

Zjistit více

Simple Loki MCP Server
Simple Loki MCP Server

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...

4 min čtení
AI Logs +6
Logfire MCP Server
Logfire MCP Server

Logfire MCP Server

Logfire MCP Server propojuje AI asistenty a LLM s telemetrickými daty přes OpenTelemetry, což umožňuje dotazování v reálném čase, sledování výjimek, analýzu pří...

4 min čtení
AI Telemetry +6
Heroku MCP Server
Heroku MCP Server

Heroku MCP Server

Heroku MCP Server propojuje AI asistenty s platformou Heroku a umožňuje automatizovanou správu aplikací, nasazování, monitorování zdrojů a konfiguraci pomocí st...

4 min čtení
AI MCP Servers +3