Grafana Loki MCP Server — это мост между AI-ассистентами и системой агрегации логов Grafana Loki, который позволяет моделям напрямую исследовать, фильтровать и анализировать терабайты логов с помощью языка LogQL, превращая сложные инциденты в быстро решаемые задачи без копирования данных вручную.
Ключевые особенности:
Прямое выполнение LogQL-запросов: AI-ассистент может самостоятельно формировать и отправлять как простые запросы по меткам, так и сложные аналитические выражения с агрегациями, парсингом JSON и фильтрацией по диапазону времени.
Динамическое получение меток и полей: Инструменты list_labels и list_label_values позволяют модели сначала изучить доступные метрики приложения (например, неймспейс, имя сервиса, окружение), а затем использовать их для точечного поиска.
Потоковый вывод строк логов: query_log_range возвращает сырые логи за указанный временной интервал, отбирая их по точному совпадению с переданными метками.
Встроенный гайд по синтаксису: Функция generate_logql_query_from_prompt работает как транслятор с человеческого языка на LogQL, позволяя модели обходить ошибки в синтаксисе и быстрее получать готовые, исполнимые запросы.
Гибкий режим работы с MCP: Сервер запускается локально и общается с AI-клиентами через протокол stdio, что делает развертывание простым и не требующим отдельного API-сервера.
Для кого: Ориентирован на SRE-инженеров, DevOps-специалистов и разработчиков, которые используют связку AI-ассистента (таких как Claude или продолжение Cursor) и стека Grafana для мониторинга. Решение для тех, кто хочет расследовать падения сервисов, искать ошибки и анализировать трафик через текстовые диалоги с моделью.
Сценарии использования:
Расследование инцидентов в реальном времени: инженер просит Claude найти все 5xx ошибки сервиса payment за последние 10 минут, и модель сама выполняет query_log_range, получая список трейсов и сообщений об ошибках.
Автоматический анализ первопричины (RCA): AI-ассистент при срабатывании алерта в Grafana сам опрашивает Loki через list_labels, находит все связанные сервисы и собирает логи по окружению для выявления корневой проблемы.
Генерация дашбордов и сводок: модель использует generate_logql_query_from_prompt, чтобы преобразовать просьбу “покажи топ-5 медленных эндпоинтов” в готовый LogQL с агрегацией и представить результат в читаемом виде.
Аудит и поиск по истории: навигация по старым логам за неделю через удобные запросы на естественном языке без необходимости запоминать точный синтаксис LogQL.
Цены и доступность: Проект полностью бесплатный и имеет открытый исходный код (MIT License). Распространяется через GitHub-репозиторий, написан на Go, что обеспечивает минимальное потребление ресурсов и легкую установку из бинарного файла без тяжелых зависимостей.
