Loki MCP Server

Cosa fa il “Loki” MCP Server?

Il Loki MCP Server è un’implementazione in Go del Model Context Protocol (MCP) progettata per integrarsi con Grafana Loki, un sistema di aggregazione dei log. Funziona da ponte tra assistenti AI e fonti esterne di dati di log, permettendo all’AI di interrogare e interagire con i flussi di log memorizzati in Loki. Esponendo le capacità di interrogazione di Loki tramite il protocollo MCP, sviluppatori e client AI possono potenziare i propri flussi di lavoro—come ricerca, filtraggio e analisi dei log—direttamente tramite interfacce standardizzate guidate da LLM. Questo abilita attività come indagine dei log in tempo reale, troubleshooting e creazione di dashboard, offrendo accesso senza soluzione di continuità ai dati operativi per una migliore osservabilità e automazione.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt documentato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita descritta nel repository.

Elenco degli Strumenti

• loki_query
  Permette di interrogare i dati di log di Grafana Loki.
  • Parametri richiesti:
    • query: stringa LogQL di query
  • Parametri opzionali:
    • url: URL del server Loki (predefinito da env LOKI_URL o http://localhost:3100)
    • start: Ora di inizio della query (predefinito: 1 ora fa)
    • end: Ora di fine della query (predefinito: ora)
    • limit: Numero massimo di risultati da restituire (predefinito: 100)

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Esplorazione dei Dati di Log
  Sviluppatori o agenti AI possono interrogare e analizzare i dati di log archiviati in Grafana Loki in modo programmatico, supportando troubleshooting e risposta agli incidenti.
• Monitoraggio Automatico dei Log
  Abilita flussi di monitoraggio guidati da LLM, in cui gli assistenti AI possono scansionare i log per anomalie, pattern di errore o eventi specifici.
• Dashboard Operativi
  Agevola la creazione dinamica di dashboard recuperando i dati di log necessari per strumenti di visualizzazione o reporting.
• Analisi delle Cause Radice
  Consente all’AI di esaminare grandi volumi di log, individuando l’origine dei problemi tramite query LogQL flessibili.

Come configurarlo

Windsurf

1. Installa Go 1.16 o superiore.

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

3. Modifica la configurazione di Windsurf per aggiungere il server MCP.

4. Aggiungi il server Loki MCP con uno snippet JSON (adatta secondo necessità):

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

5. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.

6. Verifica che il server sia attivo e accessibile.

Protezione delle API Key (esempio con variabili d’ambiente):

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

Claude

1. Installa Go 1.16 o superiore.

2. Compila il server come sopra.

3. Apri il file di configurazione MCP di Claude.

4. Aggiungi il server Loki MCP:

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

5. Salva/riavvia Claude.

6. Conferma che la configurazione funzioni.

Protezione delle API Key:

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

Cursor

1. Assicurati che Go 1.16+ sia installato.

2. Compila il server Loki MCP.

3. Modifica la configurazione di Cursor.

4. Aggiungi la voce per Loki MCP server:

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

5. Salva e riavvia Cursor.

6. Verifica l’integrazione.

Uso delle variabili d’ambiente:

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

Cline

1. Installa Go >=1.16.

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

3. Trova la configurazione MCP di Cline.

4. Aggiungi il server Loki MCP:

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

5. Salva e riavvia Cline.

6. Testa la configurazione.

Proteggi le API Key tramite env:

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

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà ora in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "loki-mcp" con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

Sulla base delle tabelle sopra, Loki MCP Server offre una panoramica chiara e uno strumento funzionale per l’interrogazione dei log, ma manca di prompt documentati, risorse e funzionalità MCP avanzate come sampling o roots. La documentazione è minima e l’installazione è orientata agli sviluppatori.

La nostra opinione

Il Loki MCP Server è focalizzato e funzionale per integrare LLM con le interrogazioni log di Grafana Loki, ma è minimalista e manca di ampiezza nelle funzionalità MCP e nella documentazione. Come punteggio, riceverebbe 4/10: funziona per lo scopo principale, ma non è un MCP server completo, rifinito o altamente documentato.

MCP Score