Kibana MCP 서버 통합

“Kibana” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Kibana MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 클라이언트를 Kibana와 연결하는 브릿지 역할을 하여, Kibana 환경 내에서 검색, 관리, 자동화를 강화합니다. Kibana의 기능을 MCP 표준을 통해 노출함으로써, AI 기반 워크플로우가 Kibana 리소스(데이터 쿼리, 대시보드 관리, 반복 작업 자동화 등)와 상호작용할 수 있게 해줍니다. 이 통합은 개발 워크플로우를 간소화하고, 데이터 기반 의사결정을 지원하며, 표준화된 API와 프로토콜을 통해 Kibana의 역량을 활용하는 더 스마트한 도구 개발을 가능하게 합니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 문서나 코드에 명시된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

사용 가능한 문서나 코드에 명시된 MCP 리소스 목록이 없습니다.

도구 목록

사용 가능한 문서나 코드에 명시된 도구 정의가 없습니다. 저장소에서 Kibana 기능을 도구로 노출할 수 있으나, 구체적으로 나열되어 있지 않습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Kibana 데이터 검색 자동화: AI 어시스턴트가 Kibana 내 자동 검색 및 데이터 쿼리를 수행하여 수작업을 줄이고 빠른 인사이트를 제공합니다.
• 대시보드 관리: MCP 인터페이스로 Kibana 대시보드를 프로그래밍적으로 생성, 업데이트, 관리하여 CI/CD 및 DevOps 워크플로우를 지원합니다.
• 알림 모니터링: AI 에이전트가 Kibana의 알림 또는 로그를 접근 및 모니터링하여 선제적 인시던트 감지 및 해결이 가능합니다.
• 리포팅 및 시각화: Kibana에서 시각적 리포트를 자동 생성 및 조회하여, 광범위한 분석 파이프라인에 통합합니다.
• 접근 제어 자동화: MCP 서버를 통해 Kibana의 접근 제어 및 사용자 관리를 스크립트로 자동화하여 보안과 컴플라이언스를 강화합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(windsurf.config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Kibana MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 환경에서 Kibana MCP 서버가 실행 중인지 확인하세요.

Claude

1. 필수 의존성(Node.js 등)을 준비하세요.
2. Claude 설정 파일을 편집하세요.
3. Kibana MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버 접근 가능 여부를 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. Cursor 설정을 여세요.
3. mcpServers 섹션에 다음 코드를 삽입하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Cursor가 Kibana MCP 서버에 연결되는지 확인하세요.

Cline

1. 시스템에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 업데이트하세요.
3. Kibana MCP 서버 항목을 추가하세요:

   {
     "mcpServers": {
       "kibana": {
         "command": "npx",
         "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"]
       }
     }
   }
   

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 서비스 가용성을 확인하세요.

API 키 보안

Kibana 또는 Elasticsearch API 키는 환경 변수를 사용해 보안성을 높이세요. 예시 설정:

{
  "mcpServers": {
    "kibana": {
      "command": "npx",
      "args": ["@tocharian/mcp-server-kibana@latest"],
      "env": {
        "KIBANA_API_KEY": "${KIBANA_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "kibana_url": "https://your-kibana.example.com"
      }
    }
  }
}

플로우에서 MCP 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "kibana": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

설정이 완료되면, AI 에이전트가 이 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “kibana"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

Roots 지원: 문서화되어 있지 않음
샘플링 지원: 문서화되어 있지 않음

제공된 정보를 바탕으로, Kibana MCP 서버는 기본적인 개요 및 설정 문서, 명확한 라이선스와 기본 사용법을 제공하지만 프롬프트, 리소스, 도구, 고급 MCP 기능에 대한 문서는 부족합니다. 전체 문서화 및 개발자 준비도는 4/10입니다.

MCP 점수