심플 로키 MCP 서버

“심플 로키” MCP 서버란 무엇인가요?

심플 로키 MCP 서버는 AI 어시스턴트가 Grafana Loki 인스턴스의 로그를 직접 쿼리하고 분석할 수 있도록 지원하는 Model Context Protocol(MCP) 인터페이스입니다. logcli와 같은 도구 또는 Loki HTTP API를 활용하여 개발 워크플로우에 로그 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다. LogQL의 전체 쿼리, 라벨 값 조회, 여러 출력 옵션(기본값, 원본, JSON lines) 형식의 결과를 지원합니다. 유연한 인증과 환경 변수 또는 설정 파일을 통한 구성으로, AI 기반 애플리케이션이나 자동화 플로우에서 관찰성, 문제 해결, 모니터링 작업을 강화하는 데 이상적입니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적인 프롬프트 템플릿이 언급되지 않았습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적인 MCP 리소스가 제공되어 있지 않습니다.

도구 목록

• query-loki
  Loki에서 로그를 쿼리하고 필터링할 수 있는 도구입니다. 사용자는 LogQL 쿼리를 제출하고 다양한 출력 형식 및 라벨 메타데이터 접근을 지원하는 로그 엔트리를 가져올 수 있습니다.

MCP 서버의 활용 사례

• 로그 분석 및 문제 해결
  개발자는 심플 로키 MCP 서버를 활용해 Grafana Loki에서 로그 데이터를 분석·필터링하여 애플리케이션 디버깅 및 이슈 조사에 용이합니다.
• 자동화된 인시던트 대응
  AI 어시스턴트가 인시던트 대응 워크플로우 중 관련 로그를 자동으로 조회·요약하여 대응 시간과 정확성을 높일 수 있습니다.
• 관찰성 대시보드
  커스텀 대시보드에 로그 쿼리 기능을 통합하여 개발/모니터링 도구 내에서 실시간 로그 인사이트를 제공합니다.
• 보안 모니터링
  AI 에이전트가 로그 내의 이상 패턴·행위를 감지하여 경고 또는 자동화된 조치를 트리거할 수 있습니다.
• 성능 최적화
  과거 로그 데이터를 분석해 병목, 오류, 시스템 성능에 영향을 주는 트렌드를 찾아 선제적으로 최적화할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js v16+가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(예: settings.json)을 편집하세요.
3. mcpServers 섹션에 심플 로키 MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 저장 후 Windsurf를 재시작하세요.
5. 로그 쿼리 기능이 정상 동작하는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js v16+를 설치하세요.
2. Smithery를 사용해 서버를 설치하세요:

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

3. Claude 설정을 다음과 같이 추가/업데이트하세요:

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

4. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
5. Loki 로그 쿼리 기능이 사용 가능한지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js v16+가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 여세요.
3. mcpServers 항목에 다음을 삽입하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 로그 쿼리 기능이 정상 동작하는지 테스트하세요.

Cline

1. Node.js v16+이 사용 가능한지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일을 찾고 여세요.
3. 심플 로키 MCP 항목을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하세요.
5. 로그 쿼리 통합이 제대로 되었는지 확인하세요.

API 키 보안

LOKI_ADDR 또는 토큰과 같은 민감한 자격증명은 환경 변수로 보관하세요. 예시:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

플로우 내에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

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

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에서 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 후, AI 에이전트가 이 MCP의 모든 기능을 도구로 사용할 수 있습니다. “simple-loki"를 실제 사용 중인 MCP 서버 이름으로, URL을 본인의 MCP 서버 URL로 교체해 주세요.

개요

위 표 기준, 심플 로키 MCP 서버는 로그 쿼리에 집중된 실용적인 기능을 갖추었으나 프롬프트 및 리소스 지원이 부족합니다. 설치 및 통합, API 키 보안에 대한 문서가 명확하여 실전 적용에 용이합니다. 단, 고급 MCP 기능에는 한계가 있습니다.

MCP 점수

평가:
이 MCP 서버는 6/10 점을 줄 수 있습니다. 목적에 충실하고 통합이 쉽지만, 다양한 도구, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 정의가 부족해 확장성 측면에서는 아쉽습니다. Roots 및 샘플링 지원 언급도 없습니다.