JSON日志MCP服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的服务器,它能让Claude Desktop(或任何MCP客户端)读取和分析JSON格式的日志文件。该服务器提供了用于搜索、过滤、聚合和分析结构化日志数据的工具。
JSON日志MCP服务器允许Claude Desktop(或任何MCP客户端)读取和分析JSON格式的日志文件。以下是使用该服务器的基本步骤:
git clone https://github.com/mfreeman451/json-logs-mcp-server.git
cd json-logs-mcp-server
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # 在Windows上: .venv\Scripts\activate
pip install -e .
cat > run-json-logs-server.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
cd "$(dirname "$0")"
source .venv/bin/activate
exec python json_logs_mcp_server.py
EOF
chmod +x run-json-logs-server.sh
默认情况下,服务器会在运行目录的./logs目录中查找日志。你可以通过设置环境变量或编辑代码来更改此目录:
选项1:使用环境变量
export MCP_JSON_LOGS_DIR="/path/to/your/logs"
将服务器添加到Claude Desktop配置文件中:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": {
"json-logs": {
"command": "/absolute/path/to/run-json-logs-server.sh",
"args": [],
"env": {
"MCP_JSON_LOGS_DIR": "/path/to/your/logs"
}
}
}
}
重要提示:请使用包装脚本的绝对路径。
服务器期望JSON日志文件每行包含一个JSON对象。每个日志条目应包含以下字段:
{
"timestamp": "2024-01-15T10:30:45.123456",
"level": "INFO",
"message": "User authentication successful",
"module": "auth.handler",
"function": "authenticate_user",
"line": 42
}
timestamp - ISO格式的时间戳level - 日志级别(DEBUG、INFO、WARNING、ERROR、CRITICAL)message - 日志消息module - 模块名称function - 函数名称line - 行号创建一个名为example.log的文件,内容如下,以测试服务器:
{"timestamp": "2024-01-15T10:30:45.123456", "level": "INFO", "message": "Application started successfully", "module": "main", "function": "startup", "line": 15}
{"timestamp": "2024-01-15T10:30:46.234567", "level": "DEBUG", "message": "Loading configuration from config.json", "module": "config.loader", "function": "load_config", "line": 42}
{"timestamp": "2024-01-15T10:30:47.345678", "level": "INFO", "message": "Database connection established", "module": "db.connection", "function": "connect", "line": 78}
{"timestamp": "2024-01-15T10:31:02.456789", "level": "WARNING", "message": "Rate limit approaching: 85% of quota used", "module": "api.ratelimit", "function": "check_limits", "line": 156}
{"timestamp": "2024-01-15T10:32:15.567890", "level": "ERROR", "message": "Failed to authenticate user: Invalid credentials", "module": "auth.handler", "function": "authenticate_user", "line": 203}
{"timestamp": "2024-01-15T10:32:16.678901", "level": "INFO", "message": "Retry attempt 1/3 for user authentication", "module": "auth.handler", "function": "retry_auth", "line": 215}
{"timestamp": "2024-01-15T10:33:45.789012", "level": "CRITICAL", "message": "Database connection lost: Connection timeout", "module": "db.connection", "function": "health_check", "line": 92}
{"timestamp": "2024-01-15T10:33:46.890123", "level": "INFO", "message": "Attempting database reconnection", "module": "db.connection", "function": "reconnect", "line": 105}
{"timestamp": "2024-01-15T10:33:48.901234", "level": "INFO", "message": "Database connection restored", "module": "db.connection", "function": "reconnect", "line": 112}
{"timestamp": "2024-01-15T10:35:22.012345", "level": "DEBUG", "message": "Cache hit for key: user_session_abc123", "module": "cache.manager", "function": "get", "line": 67}
以下是如何配置Python日志记录器以输出所需格式的示例:
import logging
import json
from datetime import datetime
class JSONFormatter(logging.Formatter):
def format(self, record):
log_obj = {
"timestamp": datetime.fromtimestamp(record.created).isoformat(),
"level": record.levelname,
"message": record.getMessage(),
"module": record.module,
"function": record.funcName,
"line": record.lineno
}
return json.dumps(log_obj)
# 配置日志记录器
logger = logging.getLogger()
handler = logging.FileHandler('app.log')
handler.setFormatter(JSONFormatter())
logger.addHandler(handler)
logger.setLevel(logging.INFO)
# 示例用法
logger.info("Application started")
logger.error("Something went wrong")
列出所有可用的日志文件及其元数据。
在Claude中的示例用法:
搜索和过滤日志条目。
参数:
files - 要搜索的文件列表(可选,默认为所有文件)level - 按日志级别过滤module - 按模块名称过滤function - 按函数名称过滤message_contains - 在消息内容中搜索start_time - 开始时间过滤(ISO格式)end_time - 结束时间过滤(ISO格式)limit - 最大结果数(默认:100)在Claude中的示例用法:
按指定标准聚合日志数据。
参数:
files - 要分析的文件(可选)group_by - 分组标准:"level"、"module"、"function" 或 "hour"在Claude中的示例用法:
获取关于日志文件的全面统计信息。
在Claude中的示例用法:
你: "显示过去一小时内所有的ERROR和CRITICAL日志"
Claude: 我将搜索过去一小时内的ERROR和CRITICAL级别日志...
[使用query_logs工具进行级别和时间过滤]
你: "哪个模块生成的警告最多?"
Claude: 让我按模块分析WARNING日志的分布...
[使用带有级别过滤的query_logs,然后按模块分组使用aggregate_logs]
你: "查找所有数据库连接错误,并显示错误发生前的情况"
Claude: 我将搜索数据库连接错误及其上下文...
[使用query_logs查找特定错误和周围的日志条目]
你也可以独立运行服务器进行测试(MCP Inspector或其他MCP客户端):
# 使用标准输入输出传输(默认)
python json_logs_mcp_server.py
limit参数来控制结果大小。python3 --versionpip install -e ..log文件。python3而不是python。chmod +x run-json-logs-server.sh。source .venv/bin/activate && pip list。pip install -e .。.log扩展名(匹配*.log*的文件将被找到)。./run-json-logs-server.sh。本项目采用MIT许可证,详情请参阅LICENSE文件。