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SAP RCA MCP Server

by vchinnu
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Python
Remote

SAP RCA MCP Server

Azure Log Analytics 데이터를 쿼리하여 AI 에이전트가 SAP 시스템에서 근본 원인 분석(Root Cause Analysis)을 수행할 수 있게 해주는 Python MCP 서버입니다.

아키텍처

AI Agent (Azure AI Foundry / Claude / Copilot Studio)
    │  MCP Tool Calls
    ▼
FastMCP Server (server.py)
    ├── get_schema        → schema_registry.py  (table/column metadata)
    ├── execute_query     → la_client.py         (validated KQL execution)
    ├── analyze_results   → domain_knowledge.py  (SAP error classification)
    └── run_full_rca      → rca_orchestrator.py  (8-step automated workflow)
    │
    ▼
Azure Log Analytics (read-only KQL queries via Managed Identity)

Related MCP server: CloudWatch Log Analyst MCP

4가지 도구

도구

목적

get_schema

등록된 테이블의 정확한 열 이름, 유형, 시간 열, SID 열 및 KQL 힌트를 반환합니다. 먼저 호출하세요.

execute_query

에이전트가 생성한 KQL 쿼리를 검증한 후(읽기 전용 가드) 실행합니다.

analyze_results

SAP 도메인 지식을 적용하여 원시 행을 분류합니다: 오류 범주, 심각도, 권장 사항.

run_full_rca

8가지 RCA 단계를 모두 자동으로 실행하고 통합 JSON 보고서를 반환합니다.

사전 요구 사항

  • Python 3.11+

  • Azure CLI(az) 설치

  • Azure Log Analytics 작업 영역에 대한 액세스(작업 영역 ID 필요)

  • 계정에 할당된 Log Analytics Reader 역할(또는 관리 ID)

설정

# 1. Clone / navigate to this folder
cd C:\Users\padmajat\Documents\AMS-Agentic-RCA\MCP

# 2. Create virtual environment
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate          # Windows
# source .venv/bin/activate     # Linux/macOS

# 3. Install dependencies
pip install -r requirements.txt

# 4. Configure
copy .env.example .env
# Edit .env and fill in AZURE_LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID and AZURE_TENANT_ID

# 5. Authenticate (local development)
az login

구성(.env)

AZURE_LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID=<your-workspace-guid>
AZURE_TENANT_ID=<your-tenant-id>

관리 ID를 사용하는 Azure에서는 작업 영역 ID만 필요합니다. 모든 AZURE_CLIENT_* 필드는 비워 두세요.

실행

stdio 모드(Claude Desktop, MCP Inspector, Azure AI Foundry 로컬)

python server.py
# or:
mcp dev server.py

SSE/HTTP 모드(Azure App Service 배포)

pip install uvicorn
uvicorn server:mcp --host 0.0.0.0 --port 8000

SSE 엔드포인트는 다음과 같습니다: http://localhost:8000/sse

Claude Desktop에 연결

claude_desktop_config.json에 추가:

{
  "mcpServers": {
    "sap-rca": {
      "command": "python",
      "args": ["C:/Users/padmajat/Documents/AMS-Agentic-RCA/MCP/server.py"],
      "env": {
        "AZURE_LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID": "<your-workspace-id>",
        "AZURE_TENANT_ID": "<your-tenant-id>"
      }
    }
  }
}

Azure AI Foundry에 연결

Azure AI Foundry에서 다음을 가리키는 MCP 연결을 추가하세요: https://<your-app-service>.azurewebsites.net/sse

에이전트 대화 예시

집중 쿼리 워크플로:

Agent → get_schema(["SapNetweaver_ShortDumps_CL"])
Agent → execute_query("SapNetweaver_ShortDumps_CL | where serverTimestamp_t > ago(4h) | where SID_s == 'CHA' | take 100")
Agent → analyze_results(results, "short_dumps", context="SID=CHA, last 4h")

전체 자동 RCA:

Agent → run_full_rca(sid="CHA", time_range_hours=4, issue_description="Multiple batch job failures")
← Returns complete 8-step RCA report

등록된 테이블

현재 등록됨(7개 중 1개):

테이블

SAP 소스

상태

SapNetweaver_ShortDumps_CL

ST22 ABAP 단축 덤프

✅ 등록됨

SapNetweaver_SysLogs_CL

SM21 시스템 로그

⏳ 스키마 CSV 대기 중

SapNetweaver_BatchJobs_CL

SM37 배치 작업

⏳ 스키마 CSV 대기 중

SapNetweaver_GetSystemInstanceList_CL

인스턴스 가용성

⏳ 스키마 CSV 대기 중

SapNetweaver_GetProcessList_CL

프로세스 가용성

⏳ 스키마 CSV 대기 중

Prometheus_OSExporter_CL

OS 메트릭

⏳ 스키마 CSV 대기 중

Prometheus_HaClusterExporter_CL

HA 클러스터

⏳ 스키마 CSV 대기 중

새 테이블 스키마 추가

  1. 스키마 CSV(열 + 설명)를 제공하세요. SchemaforMCP-Details.csv와 동일한 형식입니다.

  2. 기존 SapNetweaver_ShortDumps_CL 항목을 템플릿으로 삼아 schema_registry.py에 새 항목을 추가하세요.

  3. 테이블에 도메인별 분석 논리가 필요한 경우 tools/analyze_results.py에 _analyze_<type>() 함수를 추가하세요.

  4. tools/rca_orchestrator.py의 _KQL_TEMPLATES에 KQL 템플릿을 추가하세요.

  5. 서버를 다시 시작하세요. 다른 변경은 필요 없습니다.

보안 참고 사항

  • execute_query는 모든 KQL 관리 명령(.ingest, .drop, .set 등)을 차단합니다.

  • run_full_rca는 매개변수화된 KQL 템플릿을 사용합니다. SID 값은 치환 전에 검증됩니다.

  • 모든 자격 증명은 환경 변수에서 로드됩니다. 코드에 비밀이 없습니다.

  • Azure에서는 관리 ID를 사용하세요. App Service 구성에 AZURE_CLIENT_SECRET을 저장하지 마세요.

⚠ 미해결 질문(조치 필요)

서버가 작업 영역에 연결하려면 다음을 제공해야 합니다:

#

항목

찾는 위치

업데이트할 파일

1

Log Analytics 작업 영역 ID

Azure Portal → Log Analytics 작업 영역 → 개요 → 작업 영역 ID

.env

2

Azure 테넌트 ID

Azure Portal → Microsoft Entra ID → 개요 → 테넌트 ID

.env

3

SapNetweaver_ShortDumps_CL의 시간 열

제공하신 CSV에는 serverTimestamp_t로 표시되어 있습니다. 에이전트 문서에는 timestamp_t로 표시되어 있습니다. 작업 영역에서 어떤 열 이름이 올바른지 확인해 주세요(Log Analytics → 테이블 → ShortDumps 확인).

"time_column"이 있는 schema_registry.py 줄

4

SID_s 열 존재 여부

ShortDumps 테이블에 SID_s가 있습니까? (일부 작업 영역에서는 sapsid_s를 사용합니다.)

schema_registry.py의 "sid_column" 필드

5

나머지 6개 테이블 스키마

전체 8단계 RCA를 활성화하려면 나머지 테이블에 대한 스키마 CSV(SchemaforMCP-Details.csv와 동일한 형식)를 제공하세요.

schema_registry.py 항목

This server cannot be installed

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

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