🚀 日志分析器与MCP
本项目是一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，它能为AI助手提供对AWS CloudWatch日志的访问权限，可用于日志的分析、搜索和关联等操作。
🚀 快速开始
前提准备
要使用本项目，您需要满足以下条件：
- 安装uv Python包和项目管理器。
- 拥有一个带有CloudWatch日志的AWS账户。
- 按照此处说明配置好AWS凭证。
安装步骤
# 克隆仓库
git clone https://github.com/awslabs/Log-Analyzer-with-MCP.git
cd Log-Analyzer-with-MCP
# 创建虚拟环境并安装依赖项
uv sync
source .venv/bin/activate # 在Windows上使用`.venv\Scripts\activate`
快速上手
- 确保已按照此处描述配置好AWS凭证。
- 更新您的
claude_desktop_config.json文件，使其符合AI集成指南中所述的正确配置。 - 打开Claude桌面版并开始聊天！
若您想了解更多示例和高级用法，请参阅详细使用指南。
✨ 主要特性
- 检查和搜索CloudWatch日志组。
- 使用CloudWatch日志见解查询语法搜索日志。
- 生成日志摘要并识别错误模式。
- 在多个AWS服务之间关联日志。
- 为Claude等助手优化的AI工具。
详细功能列表
📦 安装指南
先决条件
- uv Python包和项目管理器。
- 带有CloudWatch日志的AWS账户。
- 配置好的AWS凭证。
设置
# 克隆仓库
git clone https://github.com/awslabs/Log-Analyzer-with-MCP.git
cd Log-Analyzer-with-MCP
# 创建虚拟环境并安装依赖项
uv sync
source .venv/bin/activate # 在Windows上使用`.venv\Scripts\activate`
🏗️ 架构
🔌 模型上下文协议（MCP）
如Anthropic所述：
MCP是一个开放协议，标准化AI应用程序为LLM提供上下文的方式。想象一下，MCP就像一个USB - C端口用于AI应用程序。就像USB - C以统一的方式将您的设备连接到各种外围设备和配件一样，MCP以统一的方式将AI模型与不同的数据源和工具连接起来。
此仓库是一个示例客户端和服务器，允许像Claude这样的AI助手访问AWS账户中的CloudWatch日志。如需了解更多信息，请阅读简介。
🤖 AI 集成
该项目可以轻松集成到像Claude桌面版这样的AI助手中。请参考AI集成指南了解详细信息。
📚 详细文档
- 详细功能
- 使用指南
- AWS配置
- 架构细节
- AI集成
- 故障排除
🔧 技术细节
此项目基于模型上下文协议（MCP）构建，通过该协议为AI助手提供对AWS CloudWatch日志的访问权限。它利用了uv Python包和项目管理器来管理项目依赖和虚拟环境，同时借助AWS账户的CloudWatch日志服务进行日志的分析、搜索和关联等操作。项目的架构图展示了其整体的结构和组件之间的关系，方便开发者理解和进一步开发。
🔒 安全
有关更多信息，请参阅CONTRIBUTING。
📄 许可证
该项目根据Apache - 2.0许可证发布。