Servidor Loki MCP

Integra las consultas de logs de Grafana Loki en tus flujos de trabajo de IA con el Servidor Loki MCP para obtener información en tiempo real, monitoreo y automatización operativa.

Servidor Loki MCP

¿Qué hace el Servidor “Loki” MCP?

El Servidor Loki MCP es una implementación en Go del Model Context Protocol (MCP) diseñada para integrarse con Grafana Loki, un sistema de agregación de logs. Sirve como un puente entre los asistentes de IA y fuentes externas de datos de logs, permitiendo que la IA consulte e interactúe con flujos de logs almacenados en Loki. Al exponer las capacidades de consulta de Loki vía el protocolo MCP, los desarrolladores y clientes de IA pueden mejorar sus flujos de trabajo—como búsqueda, filtrado y análisis de logs—directamente a través de interfaces estandarizadas impulsadas por LLM. Esto potencia tareas como investigación de logs en tiempo real, solución de problemas y creación de paneles, proporcionando acceso fluido a datos operativos para mejorar la observabilidad y la automatización.

Lista de Prompts

No hay plantillas de prompts documentadas en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

  • loki_query
    Permite consultar datos de logs de Grafana Loki.
    • Parámetros requeridos:
      • query: cadena de consulta LogQL
    • Parámetros opcionales:
      • url: URL del servidor Loki (por defecto desde la variable de entorno LOKI_URL o http://localhost:3100)
      • start: Hora de inicio para la consulta (por defecto: hace 1 hora)
      • end: Hora de fin para la consulta (por defecto: ahora)
      • limit: Número máximo de entradas a devolver (por defecto: 100)

Casos de Uso de este Servidor MCP

  • Exploración de Datos de Logs
    Desarrolladores o agentes de IA pueden consultar y analizar programáticamente datos de logs almacenados en Grafana Loki, ayudando con la solución de problemas y la respuesta a incidentes.
  • Monitoreo Automatizado de Logs
    Habilita flujos de trabajo de monitoreo impulsados por LLM, donde los asistentes de IA pueden escanear logs en busca de anomalías, patrones de error o eventos específicos.
  • Paneles Operativos
    Facilita la creación dinámica de paneles al obtener los datos de logs requeridos para herramientas de visualización o reportes.
  • Análisis de Causa Raíz
    Permite a la IA examinar grandes volúmenes de logs, identificando el origen de problemas usando consultas LogQL flexibles.

Cómo configurarlo

Windsurf

  1. Instala Go 1.16 o superior.

  2. Compila el servidor:
    go build -o loki-mcp-server ./cmd/server

  3. Edita tu configuración de Windsurf para agregar el servidor MCP.

  4. Agrega el servidor Loki MCP con este fragmento JSON (adáptalo según sea necesario):

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Guarda la configuración y reinicia Windsurf.

  6. Verifica que el servidor esté funcionando y sea accesible.

Protegiendo claves de API (Ejemplo de variables de entorno):

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

Claude

  1. Instala Go 1.16 o superior.

  2. Compila el servidor como arriba.

  3. Abre el archivo de configuración MCP de Claude.

  4. Agrega el servidor Loki MCP:

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

  6. Confirma que la configuración funcione.

Protegiendo claves de API:

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

Cursor

  1. Asegúrate de tener Go 1.16+ instalado.

  2. Compila el servidor Loki MCP.

  3. Edita la configuración de Cursor.

  4. Agrega la entrada del servidor Loki MCP:

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Guarda y reinicia Cursor.

  6. Verifica la integración.

Usando variables de entorno:

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

Cline

  1. Instala Go >=1.16.

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

  3. Localiza la configuración del servidor MCP de Cline.

  4. Agrega el servidor Loki MCP:

    {
      "mcpServers": {
        "loki-mcp": {
          "command": "./loki-mcp-server",
          "args": []
        }
      }
    }
    
  5. Guarda y reinicia Cline.

  6. Prueba la configuración.

Protege las claves API vía env:

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

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

FlowHunt MCP flow

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración del sistema MCP, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "loki-mcp" por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.


Resumen

SecciónDisponibilidadDetalles/Notas
ResumenResumen disponible en README.md
Lista de PromptsNo hay plantillas de prompts documentadas
Lista de RecursosNo se listan recursos MCP explícitos
Lista de HerramientasHerramienta loki_query descrita en README.md
Protección de claves APIUsa variable de entorno LOKI_URL
Soporte de muestreo (menos relevante en evaluación)No se menciona soporte de muestreo

Según la tabla anterior, Loki MCP Server ofrece un resumen claro y una herramienta funcional para consultar logs, pero carece de prompts, recursos y características MCP avanzadas documentadas como muestreo o roots. La documentación es mínima y la configuración está orientada al desarrollador.

Nuestra opinión

El Servidor Loki MCP es enfocado y funcional para integrar LLMs con la consulta de logs de Grafana Loki, pero es minimalista y carece de amplitud en características MCP y documentación. En puntuación, recibiría un 4/10: cumple su propósito principal, pero no es un servidor MCP completo, pulido o altamente documentado.

Puntaje MCP

Tiene LICENSE
Tiene al menos una herramienta
Número de Forks1
Número de Estrellas5

Preguntas frecuentes

¿Qué es el Servidor Loki MCP?

El Servidor Loki MCP es un servicio basado en Go que conecta asistentes de IA con Grafana Loki, permitiendo consultas y análisis de datos de logs a través del Model Context Protocol (MCP). Habilita el monitoreo avanzado de logs, la solución de problemas y la automatización de paneles dentro de los flujos de trabajo de IA.

¿Qué herramienta proporciona el Servidor Loki MCP?

Proporciona la herramienta `loki_query`, que permite a los usuarios consultar logs en Grafana Loki usando LogQL, con soporte para parámetros como cadena de consulta, rango de tiempo y límite de resultados.

¿Cuáles son los casos de uso clave para Loki MCP?

Los casos clave incluyen exploración de datos de logs, monitoreo automatizado de logs, paneles operativos impulsados por IA y análisis de causa raíz, todo directamente desde tus flujos de trabajo de IA.

¿Cómo aseguro mi configuración del Servidor Loki MCP?

Establece información sensible como la URL del servidor Loki mediante variables de entorno, por ejemplo: `LOKI_URL=https://your-loki-server.example` en la configuración de tu servidor MCP.

¿El Servidor Loki MCP soporta plantillas de prompt o características avanzadas de MCP?

No, actualmente no soporta plantillas de prompt, muestreo ni características avanzadas de MCP; su funcionalidad se centra en la consulta y análisis de logs a través de una sola herramienta.

¿Cuál es la forma recomendada de usar Loki MCP Server en FlowHunt?

Agrega el componente MCP a tu flujo de FlowHunt, proporciona tus detalles de conexión a Loki MCP en formato JSON y conéctalo a tu agente de IA. Esto permite la consulta y análisis directo de logs desde tus flujos de trabajo de IA.

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