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日志分析查询服务

一个通过自然语言查询Azure Log Analytics的MCP服务器，可将自然语言转换为KQL并执行查询。

  • by mananshah3923
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在 GitHub 查看 mananshahtr/azure-log-analytics-mcp

使用说明

Azure日志分析MCP服务器

用于使用自然语言查询Azure日志分析的MCP（模型上下文协议）服务器。此服务器允许大型语言模型将自然语言查询转换为KQL（Kusto查询语言），并针对Azure日志分析执行它们。

特性

  • 使用Claude AI将自然语言查询转换为KQL
  • 对Azure日志分析执行KQL查询
  • 格式化结果以便于LLM使用
  • CLI模式用于直接交互，MCP服务器模式用于LLM集成

先决条件

  • Node.js 18.x或更高版本
  • 带有日志分析工作区的Azure订阅
  • Claude AI的人类学API密钥
  • Azure CLI配置了适当的凭据

安装

# Clone the repository
git clone https://github.com/MananShahTR/azure-log-analytics-mcp.git
cd azure-log-analytics-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

配置

服务器需要以下环境变量：

  • ANTHROPIC_API_KEY：Claude AI的Anthropic API密钥

Azure凭据是通过Azure CLI凭据获得的。确保您已使用登录 az login 在运行服务器之前。

您需要在 azure-service.ts 文件：

  • subscriptionId：您的Azure订阅ID
  • resourceGroup：包含您的App Insights资源的资源组
  • appInsightsId：您的Application Insights资源的名称

用法

CLI工具

# Run as a CLI tool
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/index.js

MCP服务器

# Run as an MCP server
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/mcp-server.js

MCP设置配置

将以下内容添加到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"
      }
    }
  }
}

工具使用

连接后，MCP服务器提供以下工具：

  • query_logs：使用自然语言查询Azure日志分析
    • 参数：
      • query：关于跟踪日志的自然语言查询（必填）
      • timeRange：可选时间范围（例如，“最近24小时”、“上周”）
      • limit：要返回的最大结果数

例子

// Example MCP tool use
use_mcp_tool({
  server_name: "azure-log-analytics",
  tool_name: "query_logs",
  arguments: {
    query: "Show me all errors in the authentication service from the last hour",
    timeRange: "last hour",
    limit: 10
  }
});

许可证

麻省理工学院

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