使用 MCP 的日志分析器

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，为 AI 助手提供访问 AWS CloudWatch 日志进行分析、搜索和关联的功能。

🏗️ 架构

🔌 Model Context Protocol (MCP)

正如 Anthropic 所概述的：

MCP 是一个开放协议，它标准化了应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 视为 AI 应用程序的 USB-C 端口。就像 USB-C 为您的设备连接各种外围设备和配件提供了标准化方式一样，MCP 也为 AI 模型连接到不同的数据源和工具提供了标准化方式。

此仓库是一个示例客户端和服务端，允许像 Claude 这样的 AI 助手与 AWS 账户中的 CloudWatch 日志进行交互。要了解更多关于 MCP 的信息，请阅读 介绍。

✨ 特性

• 浏览和搜索 CloudWatch 日志组
• 使用 CloudWatch Logs Insights 查询语法搜索日志
• 生成日志摘要并识别错误模式
• 在多个 AWS 服务中关联日志
• 针对像 Claude 这样的助手优化的 AI 工具

详细特性列表

🚀 安装

前提条件

• uv Python 包和项目管理器
• 具有 CloudWatch 日志的 AWS 账户
• 配置好的 AWS 凭证

设置

# Clone the repository
git clone https://github.com/awslabs/Log-Analyzer-with-MCP.git
cd Log-Analyzer-with-MCP

# Create a virtual environment and install dependencies
uv sync
source .venv/bin/activate  # On Windows, use `.venv\Scripts\activate`

🚦 快速开始

1. 确保已按照 此处说明 配置了 AWS 凭证。
2. 根据 AI 集成指南 中所述更新 claude_desktop_config.json 文件的正确配置。
3. 打开 Claude for Desktop 并开始聊天！

更多示例和高级用法，请参阅 详细使用指南。

🤖 AI 集成

此项目可以轻松集成到像 Claude for Desktop 这样的 AI 助手中。详情请参阅 AI 集成指南。

📚 文档

• 详细特性
• 使用指南
• AWS 配置
• 架构细节
• AI 集成
• 故障排除

🔒 安全

有关更多信息，请参见 CONTRIBUTING。

📄 许可

本项目根据 Apache-2.0 许可证获得许可。