Добавить сервер
Oluwatunmise-olat/mcp-server-logs-sieve
  1. Каталог MCP
  2. Oluwatunmise-olat/mcp-server-logs-sieve

Oluwatunmise-olat/mcp-server-logs-sieve

от oluwatunmise-olat
Logs Sieve - MCP-сервер для поиска логов на естественном языке в GCP, AWS и Azure. Даёт разработчикам и SRE контекст для отладки инцидентов через обобщение и трассировку.
GithubNPMСайт сервера

mcp-server-logs-sieve

npm version npm downloads CI license mcp-server-logs-sieve MCP server mcp-server-logs-sieve MCP server

mcp-server-logs-sieve is an MCP server that lets AI assistants query logs directly from your observability backend.

Ask debugging questions in plain language, and let Logs Sieve pull the exact logs and context for you.

Why this exists

During incidents, a lot of time goes into repetitive steps:

  • finding the right log source
  • narrowing the time window
  • spotting recurring failure patterns
  • following one trace across services

Logs Sieve packages those workflows into four tools: query_logs, summarize_logs, trace_request, and list_log_sources.

Supported providers

  • Google Cloud Logging (gcp)
  • AWS CloudWatch Logs (aws)
  • Azure Monitor Logs (azure)
  • Grafana Loki (loki)
  • Elasticsearch (elasticsearch)

Prerequisites

⚠️ Node.js 20 or above is required.

This package uses ES modules and dependencies that need Node.js 20+. If you see ERR_MODULE_NOT_FOUND errors, check your Node version with node -v and upgrade if needed.

This applies whether you run via npx, install globally, or use from source.

Quick MCP config

Часто задаваемые вопросы

Инструменты были проиндексированы:
list_log_sourcesтолько чтение

Перечисляет доступные имена журналов и типы ресурсов/источников для выбранной области

Параметры
  • scopestringобязательный

    Идентификатор проекта GCP, регион AWS (например, us-east-1), идентификатор рабочей области Azure Log Analytics, базовый URL Loki или базовый URL Elasticsearch

query_logsтолько чтение

Ищет и фильтрует записи логов по уровню важности, временному диапазону, текстовым шаблонам и типу ресурса.

Параметры
  • end_timestring

    Время окончания: ISO 8601, по умолчанию равно текущему времени.

  • limitnumber

    Максимум записей для возврата. По умолчанию: 100, максимум: 1000

  • log_namestring

    Имя журнала GCP, имя группы журналов AWS (требуется для AWS), имя таблицы Azure, job/raw-селектор Loki или значение поля logger/log_name в Elasticsearch.

  • resource_typestring

    Тип ресурса GCP, имя группы журналов AWS для трассировок, хинт таблицы Azure, матчер меток Loki (например, app=payments) или индекс/шаблон индекса Elasticsearch

  • scopestringобязательный

    Идентификатор проекта GCP, регион AWS (например, us-east-1), идентификатор рабочей области Azure Log Analytics, базовый URL Loki или базовый URL Elasticsearch

  • severityenum

    Минимальный уровень серьезности

  • start_timestring

    Время начала: ISO 8601 или относительное, например 1h, 30m, 7d (по умолчанию 1h)

  • text_filterstring

    Текст для поиска в сообщениях лога

summarize_logsтолько чтение

Суммирует и агрегирует записи журнала - количество по уровням серьезности, основные шаблоны ошибок, временной диапазон.

Параметры
  • end_timestring

    Время окончания (ISO 8601)

  • limitnumber

    Максимальное количество записей для анализа (по умолчанию 200, максимум 1000)

  • log_namestring

    Имя журнала GCP, имя группы журналов AWS (требуется для AWS), имя таблицы Azure, job/raw-селектор Loki или значение поля logger/log_name в Elasticsearch.

  • resource_typestring

    Тип ресурса GCP, имя группы журналов AWS для трассировок, хинт таблицы Azure, матчер меток Loki (например, app=payments) или индекс/шаблон индекса Elasticsearch

  • scopestringобязательный

    Идентификатор проекта GCP, регион AWS (например, us-east-1), идентификатор рабочей области Azure Log Analytics, базовый URL Loki или базовый URL Elasticsearch

  • severityenum

    Минимальный уровень серьезности

  • start_timestring

    Время начала: ISO 8601 или относительное (по умолчанию 6h)

  • text_filterstring

    Текст для поиска

trace_requestтолько чтение

Отслеживает поток запросов между сервисами. Передаёт trace_id напрямую или использует фильтры для поиска соответствующих логов и автоматического извлечения из них трасс.

Параметры
  • end_timestring

    Время окончания (ISO 8601)

  • limitnumber

    Максимальное количество начальных записей для поиска трассировок (по умолчанию 50, максимум 200)

  • resource_typestring

    Тип ресурса GCP, имя группы журналов AWS (обязательно для AWS), имя таблицы Azure, подсказка селектора потоков Loki или индекс/шаблон индекса Elasticsearch

  • scopestringобязательный

    Идентификатор проекта GCP, регион AWS (например, us-east-1), идентификатор рабочей области Azure Log Analytics, базовый URL Loki или базовый URL Elasticsearch

  • severityenum

    Минимальный уровень серьезности

  • start_timestring

    Время начала: ISO 8601 или относительное значение, например 1h, 30m (по умолчанию 1h).

  • text_filterstring

    Текст для поиска (например, ID пользователя, endpoint, сообщение об ошибке)

  • trace_idstring

    Trace ID, если известен

0.2.2основная
0.2.1
0.2.0
0.1.3
0.1.2
0.1.1

Выберите клиент, чтобы установить Oluwatunmise-olat/mcp-server-logs-sieve:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ]
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ]
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ]
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"mcp-server-logs-sieve@latest\",\"--provider\",\"gcp\"]}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ]
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc -- npx -y mcp-server-logs-sieve@latest --provider gcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"mcp-server-logs-sieve@latest\",\"--provider\",\"gcp\"]}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc -- npx -y mcp-server-logs-sieve@latest --provider gcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-server-logs-sieve@latest", "--provider", "gcp"]
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите Oluwatunmise-olat/mcp-server-logs-sieve, а в поле команды запуска — строку ниже:
npx -y mcp-server-logs-sieve@latest --provider gcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ]
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "mcp-server-logs-sieve@latest"
      - "--provider"
      - "gcp"
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "oluwatunmise-olat-mcp-server-logs-sieve-1e6f8q9inc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-server-logs-sieve@latest",
        "--provider",
        "gcp"
      ]
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

TANTIOPE/datadog-mcp-server

TANTIOPE/datadog-mcp-server

от tantiope

MCP сервер для AI-ассистентов, открывающий полный доступ к Datadog: поиск логов, фильтрация APM-трейсов, запрос метрик, управление мониторами и дашбордами. Помогает SRE и разработчикам быстро разбирать инциденты, не переключаясь между инструментами.

TypeScript⭐ 6
hugoles/langfuse-mcp

hugoles/langfuse-mcp

от hugoles

Сервер MCP, открывающий Langfuse API для ИИ-ассистентов. Позволяет запрашивать трассировки, оценки, промпты и метрики, не покидая чат. Подходит для отладки ошибок LLM и мониторинга затрат.

TypeScript⭐ 1
alimuratkuslu/byok-observability-mcp

alimuratkuslu/byok-observability-mcp

от alimuratkuslu

MCP сервер для запросов к observability-стекам (Grafana, Prometheus, Kafka UI, Datadog). Данные хранятся локально — ключи не покидают машину. Разработчики и SRE анализируют метрики, алерты и логи прямо из Claude Code, Codex или любого MCP клиента без настройки инфраструктуры.

TypeScript⭐ 4
MindscapeHQ/server-raygun

MindscapeHQ/server-raygun

от mindscapehq

MCP инструмент для подключения AI-ассистентов к краш-репортингу Raygun. Сервер открывает доступ к данным об ошибках, производительности, сессиях и деплоях через естественный язык. Разработчики быстро анализируют инциденты и тренды, не покидая чат.

⭐ 22
gjenkins20/unofficial-fortimonitor-mcp-server

gjenkins20/unofficial-fortimonitor-mcp-server

от gjenkins20

MCP-сервер для управления FortiMonitor через ИИ: 241 инструмент для мониторинга серверов, инцидентов, метрик, групп и уведомлений. Упрощает работу администраторов, автоматизируя рутинные операции.

Python⭐ 3
shibley/apistatuscheck-mcp-server

shibley/apistatuscheck-mcp-server

от shibley

MCP-сервер для проверки доступности 114+ облачных сервисов (AWS, GitHub, Stripe, OpenAI и других) в реальном времени. Полезен разработчикам и DevOps для быстрого мониторинга статуса API прямо из ас...

TypeScript⭐ 1
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин