Servidor Loki MCP

O que faz o Servidor “Loki” MCP?

O Servidor Loki MCP é uma implementação em Go do Model Context Protocol (MCP) projetada para integrar-se ao Grafana Loki, um sistema de agregação de logs. Ele serve como ponte entre assistentes de IA e fontes externas de logs, permitindo que a IA consulte e interaja com fluxos de logs armazenados no Loki. Ao expor as capacidades de consulta do Loki via protocolo MCP, desenvolvedores e clientes de IA podem aprimorar seus fluxos de trabalho — como busca, filtragem e análise de logs — diretamente por interfaces padronizadas orientadas por LLM. Isso viabiliza tarefas como investigação de logs em tempo real, troubleshooting e criação de dashboards, proporcionando acesso contínuo a dados operacionais para melhorar observabilidade e automação.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt está documentado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito de MCP é descrito no repositório.

Lista de Ferramentas

• loki_query
  Permite consultas a dados de logs do Grafana Loki.
  • Parâmetros obrigatórios:
    • query: string de consulta LogQL
  • Parâmetros opcionais:
    • url: URL do servidor Loki (padrão do env LOKI_URL ou http://localhost:3100)
    • start: Hora de início da consulta (padrão: 1 hora atrás)
    • end: Hora final da consulta (padrão: agora)
    • limit: Número máximo de entradas a retornar (padrão: 100)

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Exploração de Dados de Logs
  Desenvolvedores ou agentes de IA podem consultar e analisar programaticamente logs armazenados no Grafana Loki, auxiliando troubleshooting e resposta a incidentes.
• Monitoramento Automatizado de Logs
  Permite fluxos de monitoramento orientados por LLM, onde assistentes de IA podem escanear logs à procura de anomalias, padrões de erro ou eventos específicos.
• Dashboards Operacionais
  Facilita a criação dinâmica de dashboards ao buscar os logs necessários para ferramentas de visualização ou relatórios.
• Análise de Causa Raiz
  Habilita a IA a vasculhar grandes volumes de logs, identificando a origem de problemas usando consultas LogQL flexíveis.

Como configurar

Windsurf

1. Instale o Go 1.16 ou superior.

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

3. Edite a configuração do Windsurf para adicionar o servidor MCP.

4. Adicione o servidor Loki MCP com um snippet JSON (adapte conforme necessário):

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

5. Salve a configuração e reinicie o Windsurf.

6. Verifique se o servidor está rodando e acessível.

Protegendo as chaves de API (exemplo com variáveis de ambiente):

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

Claude

1. Instale o Go 1.16 ou superior.

2. Compile o servidor como acima.

3. Abra o arquivo de configuração MCP do Claude.

4. Adicione o servidor Loki MCP:

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

5. Salve/reinicie o Claude.

6. Confirme se a configuração está funcionando.

Protegendo chaves de API:

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

Cursor

1. Certifique-se de que o Go 1.16+ está instalado.

2. Compile o servidor Loki MCP.

3. Edite a configuração do Cursor.

4. Adicione a entrada do servidor Loki MCP:

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

5. Salve e reinicie o Cursor.

6. Verifique a integração.

Usando variáveis de ambiente:

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

Cline

1. Instale o Go >=1.16.

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

3. Localize o arquivo de configuração do servidor MCP do Cline.

4. Adicione o servidor Loki MCP:

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

5. Salve e reinicie o Cline.

6. Teste a configuração.

Proteja as chaves de API via env:

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

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar esse MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar "loki-mcp" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua URL do MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o Servidor Loki MCP oferece uma visão clara e uma ferramenta funcional para consultas a logs, mas carece de prompts documentados, recursos adicionais e funcionalidades avançadas de MCP como amostragem ou roots. A documentação é mínima e a configuração é orientada para desenvolvedores.

Nossa opinião

O Servidor Loki MCP é focado e funcional para integrar LLMs com consultas ao Grafana Loki, porém é minimalista e carece de amplitude em recursos MCP e documentação. Em uma avaliação, receberia nota 4/10: cumpre seu objetivo principal, mas não é um servidor MCP completo, polido ou altamente documentado.

Nota MCP