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The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Allows to connect to an SQLite database and query log data through the Model Context Protocol (MCP) server

Análisis de registros con SQLite MCP Server

Este proyecto proporciona herramientas para crear una base de datos SQLite a partir de archivos de registro comprimidos e interactuar con ella mediante el servidor SQLite del Protocolo de contexto de modelo (MCP).

Instrucciones de instalación

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

Coloque los archivos de registro en la carpeta como archivos .gz y luego ejecute:

python3 create_log_db.py 

Servidor SQLite MCP

Para configurar el servidor MCP SQLite en Cursor-

Configuración del cursor
MCP
Agregar nuevo servidor MCP
Nombre SQLlite
Establezca el tipo en command
Coloque esto en el cuadro de comando

npx -y @smithery/cli@latest run mcp-server-sqlite-npx --config "{\"databasePath\":\"/path/to/thedatbase/logs.db\"}"

Contenido

create_log_db.py : script para extraer y analizar archivos de registro en una base de datos SQLite
query_logs.py : Script para consultar directamente la base de datos SQLite
logs.db : base de datos SQLite que contiene datos de registro analizados

Estructura de la base de datos

La base de datos contiene las siguientes tablas:

Tabla `logs`

id : Identificador único para cada entrada de registro
timestamp : Marca de tiempo de la entrada del registro
thread : Hilo que generó el registro
level : Nivel de registro (INFO, WARN, ERROR, DEBUG)
module : Módulo que generó el registro
message : Contenido del mensaje de registro
source_file : Archivo de registro de origen
raw_log : Entrada de registro sin procesar

Tabla `stack_traces`

id : Identificador único para cada seguimiento de pila
log_id : Referencia a la entrada de registro a la que pertenece este seguimiento de pila
stack_trace : Texto de seguimiento de pila completo

Tabla de `parsing_errors`

id : Identificador único para cada error de análisis
line : La línea que no se pudo analizar
source_file : Archivo de registro de origen
error_message : Mensaje de error que explica por qué falló el análisis
timestamp : cuándo ocurrió el error de análisis

Puede consultar la base de datos directamente utilizando el script query_logs.py :

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

Permite consultar datos de registro almacenados en bases de datos SQLite a través del Protocolo de Contexto de Modelo, lo que permite interacciones en lenguaje natural con el análisis de registros.

Related Resources

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