Einfacher Loki MCP-Server

Was macht der „Simple Loki“ MCP-Server?

Der Simple Loki MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP)-Schnittstelle, mit der KI-Assistenten direkt Logs von einer Grafana Loki-Instanz abfragen und analysieren können. Mithilfe von Tools wie logcli oder durch Rückgriff auf die Loki HTTP API ermöglicht dieser Server eine nahtlose Integration von Logdaten in Entwicklungs-Workflows. Er unterstützt vollständige LogQL-Abfragen, das Abrufen von Label-Werten und gibt formatierte Ergebnisse in mehreren Ausgabeoptionen (Standard, Raw, JSON-Lines) zurück. Dank flexibler Authentifizierung und Konfiguration über Umgebungsvariablen oder Konfigurationsdateien ist der Simple Loki MCP Server ideal zur Verbesserung von Observability, Fehlersuche und Monitoring in KI-gestützten Anwendungen oder Automatisierungs-Flows.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine expliziten Prompt-Vorlagen genannt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen aufgeführt.

Liste der Tools

• query-loki
  Logs aus Loki mit Filteroptionen abfragen. Dieses Tool ermöglicht es Nutzern, LogQL-Abfragen einzureichen und Logeinträge abzurufen – mit Unterstützung verschiedener Ausgabeformate und Zugriff auf Label-Metadaten.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Log-Analyse und Fehlersuche
  Entwickler können den Simple Loki MCP Server nutzen, um Logdaten aus Grafana Loki zu analysieren und zu filtern, was die Fehlersuche und Problemuntersuchung vereinfacht.
• Automatisierte Incident Response
  KI-Assistenten können im Rahmen von Incident-Workflows automatisch relevante Logs abrufen und zusammenfassen, um Reaktionszeiten und Genauigkeit zu verbessern.
• Observability Dashboards
  Log-Abfragefunktionen lassen sich in eigene Dashboards integrieren, um Echtzeit-Log-Einblicke direkt in Entwicklungs- oder Monitoring-Tools zu erhalten.
• Sicherheitsmonitoring
  Nutzen Sie KI-Agenten, um Logs auf verdächtige Muster oder Aktivitäten zu überwachen und bei Anomalien automatisch Alarme oder Aktionen auszulösen.
• Performance-Optimierung
  Analysieren Sie historische Logdaten, um Engpässe, Fehler oder Trends zu identifizieren, die sich auf die Systemperformance auswirken, und unterstützen Sie so eine proaktive Optimierung.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js v16+ installiert ist.
2. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. settings.json).
3. Fügen Sie den Simple Loki MCP Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "simple-loki": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "simple-loki-mcp"],
         "env": {
           "LOKI_ADDR": "https://loki.sup.band"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob Log-Abfragefunktionen verfügbar sind.

Claude

1. Installieren Sie Node.js v16+.
2. Verwenden Sie Smithery, um den Server zu installieren:

   npx -y @smithery/cli install @ghrud92/simple-loki-mcp --client claude
   

3. Fügen Sie Ihrer Claude-Konfiguration Folgendes hinzu bzw. aktualisieren Sie diese:

   {
     "mcpServers": {
       "simple-loki": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "simple-loki-mcp"],
         "env": {
           "LOKI_ADDR": "https://loki.sup.band"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob die Loki-Logabfrage verfügbar ist.

Cursor

1. Vergewissern Sie sich, dass Node.js v16+ installiert ist.
2. Öffnen Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie im Abschnitt mcpServers Folgendes ein:

   {
     "mcpServers": {
       "simple-loki": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "simple-loki-mcp"],
         "env": {
           "LOKI_ADDR": "https://loki.sup.band"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie die Log-Abfragefunktion.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js v16+ verfügbar ist.
2. Suchen und öffnen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Simple Loki MCP-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "simple-loki": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "simple-loki-mcp"],
         "env": {
           "LOKI_ADDR": "https://loki.sup.band"
         }
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Überprüfen Sie die erfolgreiche Integration der Logabfrage.

API-Schlüssel absichern

Speichern Sie sensible Zugangsdaten (wie LOKI_ADDR oder Tokens) zu Ihrer Sicherheit in Umgebungsvariablen. Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "simple-loki": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "simple-loki-mcp"],
      "env": {
        "LOKI_ADDR": "${LOKI_ADDR_ENV}",
        "LOKI_TOKEN": "${LOKI_TOKEN_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "query": "${YOUR_LOGQL_QUERY}"
      }
    }
  }
}

So verwenden Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Server-Details in diesem JSON-Format ein:

{
  "simple-loki": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP-Tool mit all seinen Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “simple-loki” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL mit Ihrer eigenen MCP-Server-URL anzugeben.

Übersicht

Basierend auf der obigen Tabelle ist der Simple Loki MCP Server fokussiert und funktional, aber es fehlen Prompt- und Ressourcenunterstützung. Er ist einfach einzurichten und verfügt über eine klare Dokumentation zur Integration und API-Schlüsselsicherheit. Insgesamt ist er praktisch für Logabfragen, aber in fortgeschrittenen MCP-Funktionen eingeschränkt.

MCP-Bewertung

Bewertung:
Ich würde diesem MCP-Server 6/10 geben. Er ist solide für seinen Zweck und einfach zu integrieren, es fehlen jedoch Multi-Tool-Varianten, Prompt-Vorlagen und explizite Ressourcen-Definitionen, die für einen breiteren MCP-Einsatz wichtig wären. Roots oder Sampling-Support werden nicht erwähnt.