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：

python3 create_log_db.py 

Related MCP server: SQLite MCP Server

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：