このプロジェクトは、圧縮されたログ ファイルから SQLite データベースを作成し、Model Context Protocol (MCP) SQLite サーバーを使用してそのデータベースと対話するためのツールを提供します。
ログ ファイルを .gz ファイルとしてフォルダーに配置し、次を実行します。
カーソルでMCP SQLiteサーバーを構成するには、
カーソル設定
MCP
新しいMCPサーバーを追加
名前SQLlite
タイプをcommandに設定する
これをコマンドボックスに入れてください
create_log_db.py : ログファイルを抽出して解析し、SQLite データベースに保存するスクリプト
query_logs.py : SQLiteデータベースを直接クエリするスクリプト
logs.db : 解析されたログデータを含む SQLite データベース
データベースには次のテーブルが含まれています。
logsテーブルid : 各ログエントリの一意の識別子
timestamp : ログエントリのタイムスタンプ
thread : ログを生成したスレッド
level : ログレベル (INFO、WARN、ERROR、DEBUG)
module : ログを生成したモジュール
message : ログメッセージの内容
source_file : ソースログファイル
raw_log : 生のログエントリ
stack_tracesテーブルid : 各スタックトレースの一意の識別子
log_id : このスタックトレースが属するログエントリへの参照
stack_trace : 完全なスタックトレースのテキスト
parsing_errorsテーブルid : 各解析エラーの一意の識別子
line : 解析できなかった行
source_file : ソースログファイル
error_message : 解析が失敗した理由を説明するエラーメッセージ
timestamp : 解析エラーが発生した時刻
query_logs.pyスクリプトを使用してデータベースを直接クエリできます。
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
モデル コンテキスト プロトコルを介して SQLite データベースに保存されているログ データをクエリできるようにし、ログ分析での自然言語による対話を可能にします。
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/direkt/mcp-test'
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