使用 SQLite MCP 服务器进行日志分析
该项目提供从压缩日志文件创建 SQLite 数据库并使用模型上下文协议 (MCP) SQLite 服务器与其交互的工具。
安装说明
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt
将日志文件作为 .gz 文件放在文件夹中,然后运行:
MCP SQLite 服务器
要在 Cursor 中配置 MCP SQLite 服务器,请执行以下操作:
- 光标设置
- 微胶囊钙
- 添加新的 MCP 服务器
- 名称
SQLlite
- 将类型设置为
command
- 将其放入命令框中
npx -y @smithery/cli@latest run mcp-server-sqlite-npx --config "{\"databasePath\":\"/path/to/thedatbase/logs.db\"}"
内容
create_log_db.py
:用于提取日志文件并将其解析到 SQLite 数据库中的脚本query_logs.py
:直接查询 SQLite 数据库的脚本logs.db
:包含已解析日志数据的 SQLite 数据库
数据库结构
该数据库包含以下表:
logs
表
id
:每个日志条目的唯一标识符timestamp
:日志条目的时间戳thread
:生成日志的线程level
:日志级别(INFO、WARN、ERROR、DEBUG)module
:生成日志的模块message
:日志消息内容source_file
:源日志文件raw_log
:原始日志条目
stack_traces
表
id
:每个堆栈跟踪的唯一标识符log_id
:此堆栈跟踪所属的日志条目的引用stack_trace
:完整堆栈跟踪文本
parsing_errors
表
id
:每个解析错误的唯一标识符line
:无法解析的行source_file
:源日志文件error_message
:解释解析失败原因的错误消息timestamp
:解析错误发生的时间
您可以使用query_logs.py
脚本直接查询数据库: