Prosty serwer Loki MCP

Do czego służy serwer “Prosty Loki” MCP?

Prosty serwer Loki MCP to interfejs Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI bezpośrednie zapytania i analizę logów z instancji Grafana Loki. Dzięki narzędziom takim jak logcli lub domyślnej obsłudze Loki HTTP API, serwer ten pozwala na bezproblemową integrację danych logów z przepływami deweloperskimi. Obsługuje pełne zapytania LogQL, pobieranie wartości etykiet i zapewnia sformatowane wyniki w różnych opcjach wyjściowych (domyślny, surowy, JSON lines). Dzięki elastycznemu uwierzytelnianiu i konfiguracji przez zmienne środowiskowe lub pliki konfiguracyjne, Prosty serwer Loki MCP doskonale sprawdza się w zadaniach związanych z obserwowalnością, rozwiązywaniem problemów i monitorowaniem w aplikacjach AI lub przepływach automatyzacji.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono jawnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• query-loki
  Zapytania do logów Loki z opcjami filtrowania. To narzędzie umożliwia użytkownikom przesyłanie zapytań LogQL i pobieranie wpisów logów, wspierając różne formaty wyjściowe oraz dostęp do metadanych etykiet.

Zastosowania tego serwera MCP

• Analiza logów i rozwiązywanie problemów
  Programiści mogą używać Prostego serwera Loki MCP do analizy i filtrowania danych logów z Grafana Loki, co ułatwia debugowanie aplikacji i badanie problemów.
• Automatyczna reakcja na incydenty
  Asystenci AI mogą automatycznie pobierać i podsumowywać istotne logi podczas przepływów incydentów, poprawiając czas reakcji i trafność działań.
• Panele obserwowalności
  Integracja możliwości zapytań do logów z niestandardowymi panelami umożliwia uzyskanie wglądu w logi w czasie rzeczywistym bezpośrednio w narzędziach deweloperskich lub monitorujących.
• Monitorowanie bezpieczeństwa
  Wykorzystaj agentów AI do monitorowania logów pod kątem podejrzanych wzorców lub aktywności, uruchamiając alerty lub automatyczne działania w przypadku wykrycia anomalii.
• Optymalizacja wydajności
  Analizuj historyczne dane logów w celu identyfikacji wąskich gardeł, błędów lub trendów wpływających na wydajność systemu, pomagając w proaktywnej optymalizacji.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js w wersji 16+.
2. Edytuj swój plik konfiguracyjny Windsurf (np. settings.json).
3. Dodaj Prosty serwer Loki MCP do sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz i zrestartuj Windsurf.
5. Sprawdź działanie serwera, upewniając się, że dostępne są możliwości zapytań do logów.

Claude

1. Zainstaluj Node.js v16+.
2. Użyj Smithery, aby zainstalować serwer:

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

3. Dodaj/zaktualizuj konfigurację Claude w następujący sposób:

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

4. Zapisz i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź dostępność zapytań do logów Loki.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js v16+ jest zainstalowany.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższe pod mcpServers:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Przetestuj funkcjonalność zapytań do logów.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js v16+ jest dostępny.
2. Zlokalizuj i otwórz plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj wpis Prostego serwera Loki MCP:

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

4. Zapisz i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź, czy integracja zapytań do logów przebiegła pomyślnie.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj poufne dane uwierzytelniające (takie jak LOKI_ADDR czy tokeny) w zmiennych środowiskowych dla bezpieczeństwa. Przykład:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia, mając dostęp do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zmienić “simple-loki” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i zastąpić adres URL własnym adresem MCP.

Przegląd

Na podstawie powyższych tabel Prosty serwer Loki MCP jest skoncentrowany i funkcjonalny, lecz brakuje mu wsparcia dla promptów i zasobów. Jest łatwy w konfiguracji i posiada jasną dokumentację dotyczącą integracji i bezpieczeństwa kluczy API. Ogólnie rzecz biorąc, jest praktyczny do zapytań do logów, ale ograniczony w zaawansowanych możliwościach MCP.

Ocena MCP

Ocena:
Oceniam ten serwer MCP na 6/10. Jest solidny w swoim działaniu i łatwy do integracji, lecz brakuje mu różnorodności narzędzi, szablonów promptów i jawnych definicji zasobów, które są kluczowe dla szerszego wykorzystania MCP. Nie wspomina również o wsparciu dla Roots ani Sampling.