Agent AI dla Loki MCP
Bezproblemowo zintegruj serwer Loki MCP ze swoimi workflow AI, aby umożliwić potężne, bezpieczne i skalowalne zapytania do logów z Grafana Loki przy użyciu Model Context Protocol (MCP). Daj agentom AI, takim jak Claude, możliwość wyszukiwania, filtrowania i analizy logów w czasie rzeczywistym w środowiskach wielotenantowych, odblokuj streaming zdarzeń przez serwer i automatyzuj operacyjne wglądy bez wysiłku.
Zapytania do logów w czasie rzeczywistym z Grafana Loki
Daj swoim agentom AI i workflow automatyzacji możliwość wykonywania zaawansowanych, bezpiecznych i skalowalnych wyszukiwań logów w Grafana Loki. Serwer Loki MCP zapewnia płynne zapytania w czasie rzeczywistym za pomocą LogQL, wspierając filtrowanie, zakresy czasowe i scenariusze wielotenantowe, przy zachowaniu solidnego uwierzytelniania i elastycznych opcji wdrożenia.
- Wyszukiwanie LogQL.
- Wysyłaj zapytania i filtruj logi natychmiastowo, korzystając ze składni LogQL, z obsługą niestandardowych zapytań i zakresów czasowych.
- Obsługa wielu tenantów.
- Używaj identyfikatorów organizacji dla odizolowanego dostępu do logów — idealne dla usług zarządzanych lub środowisk korporacyjnych.
- Bezpieczne uwierzytelnianie.
- Łatwo skonfiguruj uwierzytelnianie przy użyciu tokenów, nazw użytkowników lub haseł, by zapewnić bezpieczny dostęp do logów.
- Elastyczne wdrożenie.
- Wdrażaj jako binarkę Go, kontener Docker lub integruj bezpośrednio z platformami AI, takimi jak Claude Desktop czy n8n.
Integracja AI typu plug-and-play
Bez wysiłku połącz serwer Loki MCP z agentami AI i narzędziami workflow. Umożliw analizę logów w języku naturalnym, wyszukiwanie kontekstowe i automatyzację sterowaną zdarzeniami dzięki punktom końcowym MCP i SSE. Integruje się natywnie z Claude Desktop i n8n, usprawniając operacje.
- Protokoły MCP & SSE.
- Wchodź w interakcję z serwerem przez standardowe wejście/wyjście lub w czasie rzeczywistym przez zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) dla maksymalnej elastyczności.
- Analiza logów napędzana AI.
- Pozwól agentom AI analizować, podsumowywać i odpowiadać na wyniki logów używając języka naturalnego.
- Automatyzacja workflow.
- Integruj z narzędziami workflow, takimi jak n8n, aby zautomatyzować monitorowanie logów i reakcję na incydenty.
Gotowy dla przedsiębiorstw, bezpieczny i skalowalny
Wdrażaj serwer Loki MCP w dowolnym środowisku za pomocą Dockera, Compose lub środowiska uruchomieniowego Go. Bezpiecznie zarządzaj dostępem przy użyciu sekretów środowiskowych, izolacji wieloorganizacyjnej i elastycznych punktów końcowych. Zaprojektowany z myślą o niezawodności i skalowalności w nowoczesnych operacjach chmurowych.
- Gotowy na kontenery i chmurę.
- Uruchamiaj gdziekolwiek — lokalnie, w maszynach wirtualnych chmury lub orkiestrując przez Docker Compose dla pełnych środowisk testowych.
- Bezpieczeństwo zmiennych środowiskowych.
- Zarządzaj wszystkimi poświadczeniami i punktami końcowymi bezpiecznie przy użyciu zmiennych środowiskowych, obsługując tokeny i izolację wieloorganizacyjną.
INTEGRACJA MCP
Dostępne narzędzia integracji Loki MCP
Następujące narzędzia są dostępne w ramach integracji Loki MCP:
- loki_query
Wysyłaj zapytania do danych logów Grafana Loki za pomocą LogQL z elastycznymi zakresami czasowymi, limitami i obsługą wielu tenantów.
Wysyłaj zapytania do swoich logów z serwerem Loki MCP
Doświadcz płynnych zapytań do logów i wsparcia dla wielu tenantów z serwerem Loki MCP. Integruj z Grafana Loki, Claude Desktop i innymi — zobacz w akcji lub zacznij za darmo.
Czym jest serwer Loki MCP
Loki MCP Server to open-source’owy serwer oparty na Go, implementujący Model Context Protocol (MCP) dla płynnej integracji z Grafana Loki. Opracowany głównie dla programistów, administratorów systemów i interfejsów agentów AI, Loki MCP Server umożliwia wydajne zapytania, pobieranie i analizę danych logów przechowywanych w Grafana Loki przy użyciu LogQL. Służy jako warstwa pośrednia, dostarczając ustandaryzowany interfejs do interakcji z logami Loki zarówno przez wiersz poleceń, jak i metody API, wspierając przypadki użycia od debugowania i monitorowania po zautomatyzowaną analizę i raportowanie logów. Serwer został zaprojektowany do komunikacji przez stdin/stdout oraz zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE), przez co nadaje się do integracji z narzędziami takimi jak Claude Desktop i innymi klientami kompatybilnymi z MCP. Taka architektura zapewnia elastyczność, rozszerzalność i automatyzację dla nowoczesnych workflow obserwowalności.
Możliwości
Co możemy zrobić z serwerem Loki MCP
Serwer Loki MCP odblokowuje szereg potężnych możliwości zarządzania i analizy logów, działając jako most między użytkownikami (lub agentami) a Grafana Loki. Jego zestaw narzędzi umożliwia wydajne zapytania do logów, elastyczną integrację z pipeline’ami automatyzacji i zaawansowane workflow obserwowalności.
- Zapytania do logów Loki
- Wysyłaj zapytania LogQL bezpośrednio do Grafana Loki, aby pobierać, filtrować i analizować dane logów na potrzeby rozwiązywania problemów i monitorowania.
- Niestandardowe zakresy czasowe
- Określaj precyzyjne czasy początkowe i końcowe zapytań logów, aby skoncentrować analizę na istotnych oknach czasowych.
- Integracja z automatyzacją
- Połącz z klientami kompatybilnymi z MCP i narzędziami automatyzacji, by wywoływać pobieranie i analizę logów jako część większych workflow.
- Zapytania świadome organizacji
- Obsługa środowisk wielotenantowych przez przekazywanie identyfikatorów organizacji w celu ograniczenia dostępu do logów i zgodności.
- Wsparcie dla zmiennych środowiskowych
- Łatwo konfiguruj punkty końcowe, domyślne zakresy czasowe i limity przez zmienne środowiskowe dla usprawnionego wdrożenia.
Czym jest serwer Loki MCP
Agenci AI czerpią korzyści z serwera Loki MCP, uzyskując programistyczny dostęp do potężnych możliwości zapytań i analizy logów w środowiskach Grafana Loki. Pozwala to agentom automatyzować wykrywanie anomalii, reakcję na incydenty oraz generowanie operacyjnych wglądów poprzez wykorzystanie logów w czasie rzeczywistym i historycznych. Ustandaryzowany interfejs MCP zapewnia niezawodną, skryptowalną integrację z workflow agentów, ułatwiając szybsze podejmowanie decyzji, lepszą obserwowalność i płynną współpracę między operatorami ludzkimi a systemami napędzanymi AI.