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Log Analyzer with MCP

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by awslabs
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Python
Remote

MCP を使用したログ アナライザー

分析、検索、相関関係の検出のために AI アシスタントに AWS CloudWatch Logs へのアクセスを提供するモデルコンテキストプロトコル (MCP)サーバー。

🏗️ 建築

アーキテクチャ図

Related MCP server: CloudWatch Logs MCP Server

🔌 モデルコンテキストプロトコル（MCP）

Anthropic による概要は次のとおりです。

MCPは、アプリケーションがLLMにコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCPはAIアプリケーション用のUSB-Cポートのようなものだと考えてください。USB-Cがデバイスを様々な周辺機器やアクセサリに接続するための標準化された方法を提供するのと同様に、MCPはAIモデルを様々なデータソースやツールに接続するための標準化された方法を提供します。

このリポジトリは、ClaudeのようなAIアシスタントがAWSアカウントのCloudWatchログとやり取りできるようにするクライアントとサーバーのサンプルです。MCPの詳細については、概要をご覧ください。

✨ 特徴

  • CloudWatch ロググループの参照と検索

  • CloudWatch Logs Insights クエリ構文を使用してログを検索する

  • ログサマリーを生成し、エラーパターンを特定する

  • 複数の AWS サービス間でログを相関させる

  • クロードのようなアシスタントのためのAIに最適化されたツール

詳細な機能リスト

🚀 インストール

前提条件

  • uv Pythonパッケージとプロジェクトマネージャー

  • CloudWatch Logs を備えた AWS アカウント

  • 設定されたAWS認証情報

設定

# Clone the repository
git clone https://github.com/awslabs/Log-Analyzer-with-MCP.git
cd Log-Analyzer-with-MCP

# Create a virtual environment and install dependencies
uv sync
source .venv/bin/activate  # On Windows, use `.venv\Scripts\activate`

🚦 クイックスタート

  1. ここで説明されているようにAWS認証情報が設定されていることを確認してください

  2. AI統合ガイドに記載されている適切な構成でclaude_desktop_config.jsonファイルを更新します。

  3. Claude for Desktop を開いてチャットを始めましょう!

その他の例と高度な使用方法については、詳細な使用ガイドを参照してください。

🤖 AI統合

このプロジェクトは、Claude for DesktopなどのAIアシスタントと簡単に統合できます。詳細はAI統合ガイドをご覧ください。

📚 ドキュメント

🔒 セキュリティ

詳細については、 「CONTRIBUTING」を参照してください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0 ライセンスに基づいてライセンスされます。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessUnresponsive

Resources

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