Azure 对象分析器日志 MCP 服务器是一个强大的工具,可通过自然语言查询 Azure 对象分析器的日志。它借助 MCP(模型上下文协议),允许大型语言模型将自然语言查询转化为 KQL(Kusto 查询语言),并在 Azure 对象分析器中执行,极大提升了日志查询的便捷性。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/MananShahTR/azure-log-analytics-mcp.git
cd azure-log-analytics-mcp
# 安装依赖项
npm install
# 构建项目
npm run build
服务器需要以下环境变量:
ANTHROPIC_API_KEY:您的 Anthropic API 密钥,用于使用 Claude AI。Azure 凭证通过 Azure CLI 凭据获取。在运行服务器之前,请确保已使用 az login 登录。
您需要在 azure-service.ts 文件中配置以下内容:
subscriptionId:您的 Azure 订阅 ID。resourceGroup:包含您的对象分析器资源的资源组。appInsightsId:您的应用程序见解资源的名称。# 作为 CLI 工具运行
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/index.js
# 作为 MCP 服务器运行
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/mcp-server.js
将以下内容添加到您的 MCP 设置配置文件中:
{
"mcpServers": {
"azure-log-analytics": {
"command": "node",
"args": ["path/to/azure-log-analytics-mcp/build/mcp-server.js"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here"
}
}
}
}
一旦连接,MCP 服务器提供以下工具:
query_logs:使用自然语言查询 Azure 对象分析器。
query:关于跟踪日志的自然语言查询(必需)。timeRange:可选时间范围(例如,“过去 24 小时”,“上周”)。limit:要返回的最大结果数。// MCP 工具使用的示例
use_mcp_tool({
server_name: "azure-log-analytics",
tool_name: "query_logs",