Log-Analyzer-with-MCP
Log Analyzer with MCPは、AWS CloudWatch Logsにアクセスし、分析、検索、相関を行うAIアシスタント用のサーバーです。MCPを使用することで、AIモデルがさまざまなデータソースとツールに標準化された方法で接続できるようになります。このツールは、ロググループの検索やエラーのパターン識別、複数のAWSサービス間でのログの相関を行うことができます。
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イシュー
5
インストール方法
難易度
中級推定所要時間
10-20 分
必要な環境
uv: latest versionAWS account with CloudWatch Logs enabled+1 more
インストール方法
インストール方法
前提条件
uv: 最新版
AWSアカウント: CloudWatch Logsが有効
AWS認証情報: 設定済み
インストール手順
1. リポジトリのクローン
bash
git clone https://github.com/awslabs/Log-Analyzer-with-MCP.git
cd Log-Analyzer-with-MCP
2. 依存関係のインストール
``bash
uv sync
source .venv/bin/activate # Windowsでは.venv\Scripts\activate
``
トラブルシューティング
よくある問題
問題: サーバーが起動しない 解決策: Node.jsのバージョンを確認し、依存関係を再インストールしてください。 問題: Claude Desktopで認識されない 解決策: 設定ファイルのパスと構文を確認してください。設定方法
設定方法
基本設定
Claude Desktop設定
~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json（macOS/Linux）または
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）を編集：
json
{
"mcpServers": {
"log-analyzer": {
"command": "python",
"args": ["-m", "server"],
"env": {
"API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
環境変数
必要に応じて以下の環境変数を設定：bash
export API_KEY="your-api-key"
export DEBUG="true"
設定例
json
{
"mcpServers": {
"log-analyzer": {
"command": "python",
"args": ["-m", "server"],
"env": {
"PORT": "3000",
"LOG_LEVEL": "info"
}
}
}
}
使用例
使用例
基本的な使用方法
Claude Desktopでの使用
1MCPサーバーの起動確認
Claude Desktopを開き、設定が正しく読み込まれていることを確認してください。
2基本コマンドの実行
Available tools from this MCP server:
- log-analyzer: Analyze logs from CloudWatch
プログラムでの使用
python
import requests
import json
def call_mcp_tool(tool_name, params):
response = requests.post(
'http://localhost:3000/mcp/call',
json={
'tool': tool_name,
'parameters': params
}
)
return response.json()
使用例
result = call_mcp_tool('analyze', {
'input': 'sample data',
'options': {'format': 'json'}
})
使用ケース
AWS CloudWatch Logsから特定のエラーメッセージを検索し、問題の根本原因を特定する。
複数のAWSサービスからのログを相関させ、システム全体のパフォーマンスを分析する。
AIアシスタントを利用して、過去のログデータからトレンドを分析し、将来の問題を予測する。
定期的なログ分析を自動化し、運用チームにリアルタイムのインサイトを提供する。