Loki MCP 서버

“Loki” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Loki MCP 서버는 Grafana Loki(로그 집계 시스템)와 통합하도록 설계된 Go 기반 Model Context Protocol(MCP) 구현체입니다. 이 서버는 AI 어시스턴트와 외부 로그 데이터 소스 간의 다리 역할을 하여, AI가 Loki에 저장된 로그 스트림을 쿼리하고 상호작용할 수 있게 합니다. MCP 프로토콜을 통해 Loki의 쿼리 기능을 노출하여 개발자와 AI 클라이언트가 표준화된 LLM 기반 인터페이스로 검색, 필터링, 분석 등 다양한 워크플로우를 강화할 수 있습니다. 이를 통해 실시간 로그 조사, 문제 해결, 대시보드 생성 등 다양한 작업을 지원하며, 운영 데이터에 원활히 접근하여 가시성 및 자동화를 향상시킵니다.

프롬프트 목록

저장소에 문서화된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소에 명시적인 MCP 리소스가 기술되어 있지 않습니다.

도구 목록

• loki_query
  Grafana Loki 로그 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
  • 필수 파라미터:
    • query: LogQL 쿼리 문자열
  • 선택 파라미터:
    • url: Loki 서버 URL (기본: LOKI_URL 환경변수 또는 http://localhost:3100)
    • start: 쿼리 시작 시간 (기본: 1시간 전)
    • end: 쿼리 종료 시간 (기본: 현재)
    • limit: 반환할 최대 엔트리 수 (기본: 100)

MCP 서버의 활용 사례

• 로그 데이터 탐색
  개발자나 AI 에이전트가 Grafana Loki에 저장된 로그 데이터를 프로그래밍 방식으로 쿼리 및 분석하여 문제 해결 및 사고 대응에 도움을 줍니다.
• 자동 로그 모니터링
  LLM 기반 모니터링 워크플로우를 실현하여, AI 어시스턴트가 로그에서 이상, 오류 패턴, 특정 이벤트를 탐지할 수 있습니다.
• 운영 대시보드
  시각화 또는 리포팅 도구용 로그 데이터를 동적으로 가져와서 대시보드 생성을 지원합니다.
• 근본 원인 분석
  AI가 대량의 로그를 유연한 LogQL 쿼리로 분석하여 문제의 원인을 신속하게 파악할 수 있게 합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Go 1.16 이상을 설치하세요.

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

3. Windsurf 설정을 편집하여 MCP 서버를 추가하세요.

4. Loki MCP 서버를 아래 JSON 형식으로 추가하세요(필요에 맞게 수정):

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

5. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.

6. 서버가 정상적으로 실행되고 접근 가능한지 확인하세요.

API 키 보안(환경 변수 예시):

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

Claude

1. Go 1.16 이상을 설치하세요.

2. 위와 같이 서버를 빌드하세요.

3. Claude의 MCP 설정 파일을 엽니다.

4. Loki MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 저장/재시작하세요.

6. 설정이 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안:

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

Cursor

1. Go 1.16 이상이 설치되어 있는지 확인하세요.

2. Loki MCP 서버를 빌드하세요.

3. Cursor의 설정을 편집하세요.

4. Loki MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

5. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.

6. 연동을 확인하세요.

환경 변수 사용:

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

Cline

1. Go >=1.16을 설치하세요.

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

3. Cline의 MCP 서버 설정을 찾으세요.

4. Loki MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 저장하고 Cline을 재시작하세요.

6. 설정을 테스트하세요.

환경 변수로 API 키를 보안:

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

Flow에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

MCP 서버를 FlowHunt 워크플로우에 통합하려면, 우선 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 이를 AI 에이전트에 연결하세요:

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

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. "loki-mcp"는 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인 서버의 주소로 꼭 변경하세요.

개요

위 표를 기반으로, Loki MCP 서버는 로그 쿼리를 위한 명확한 개요와 기능적 도구를 제공하지만, 프롬프트, 리소스, 샘플링 등 고급 MCP 기능이나 문서화는 부족합니다. 문서는 최소 수준이며, 개발자 중심의 설정 방식입니다.

의견

Loki MCP 서버는 LLM과 Grafana Loki 로그 쿼리 통합에 집중된 실용적 기능을 제공하지만, MCP 기능의 폭과 문서화가 부족하여 미니멀한 구성을 보입니다. 점수로는 4/10: 주 목적에는 부합하지만 기능이 완전하거나 문서화가 잘 된 MCP 서버는 아닙니다.

MCP 점수