SQLite MCP サーバーによるログ分析

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。

インストール手順

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

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。

python3 create_log_db.py 

Related MCP server: SQLite MCP Server

MCP SQLite サーバー

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

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

コンテンツ

• 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

データベース構造

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。