Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Graylog MCP Server

von jperelliVersion 1.3.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.jperelli/graylog-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Query logs from Graylog: get streams, search messages, aggregate, and get full data.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1, GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "graylog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add graylog --env GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1=your-value --env GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1=your-value --env GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1=your-value -- npx -y @jperelli/graylog-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "graylog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "graylog": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1 erforderlich env
    Base URL of the first Graylog instance, e.g. http://graylog.example.com:9000
  • GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1 geheim erforderlich env
    API token for the first Graylog instance (used as the HTTP Basic username).
  • GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1 env
    Optional human-readable label for the first instance (default: instance_1).

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto jperelli bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7248 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 7248 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7248 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Graylog MCP Server sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.3.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Graylog MCP Server

A minimal MCP (Model Context Protocol) server in JavaScript that integrates with Graylog.

Features

  • JavaScript MCP server
  • Tools: search (read matching log lines across multiple streams), analyze (aggregate matches by a field, with an optional time histogram), list_fields (which fields exist), list_streams (discover readable streams), and get_message (fetch one full document)
  • Empty results explain themselves. A zero-match search reports whether the query is wrong, the window is quiet, or Graylog simply hasn't *indexed* the logs yet — three causes that otherwise look identical and send an agent in circles
  • Discovery over guessing. list_fields and analyze's valueContains let an agent look up real field names and values instead of inventing them, since a wrong guess returns 0 hits and reads as "no logs exist"
  • Token-efficient by design, search returns a concise projection of high-signal fields by default; opt into full documents with verbose
  • A server-level "instructions" manual teaches the client the query syntax, stream-scoping rules, and severity quirks up front
  • Multi-instance support, query multiple Graylog servers from a single MCP server

Requirements

  • Node.js 18+

Configuration

Configure one or more Graylog instances using numbered env vars:

VariableRequiredDescription
GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_NyesGraylog base URL for instance N
GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_NyesAPI token for instance N
GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_NnoHuman-readable label (default: instance_N)

Replace N with 1, 2, 3, … to register as many instances as needed. Only instances with both BASE_URL and API_TOKEN set will be active.

Use with an MCP client

No installation needed, npx downloads and runs the server automatically.

Claude Code
claude mcp add graylog-mcp \

-e GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1=http://your-graylog-production.example.com:9000 \ -e GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1=your_production_token \ -e GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1=production \ -e GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_2=http://your-graylog-staging.example.com:9000 \ -e GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_2=your_staging_token \ -e GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_2=staging \ -- npx -y @jperelli/graylog-mcp@latest

Or add it manually to ~/.claude.json:

{

"mcpServers": { "graylog-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jperelli/graylog-mcp@latest"], "env": { "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "http://your-graylog-production.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your_production_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "production",

"GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_2": "http://your-graylog-staging.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_2": "your_staging_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_2": "staging" } } } }

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "graylog-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jperelli/graylog-mcp@latest"], "env": { "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "http://your-graylog-production.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your_production_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "production",

"GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_2": "http://your-graylog-staging.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_2": "your_staging_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_2": "staging" } } } }

Claude Desktop

Config file locations:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Use the same JSON structure shown above for Cursor.


Use

Once configured, the tools become available and are called automatically when needed. The usual flow is to search the Default Stream (000000000000000000000001), which covers everything the token can read, then analyze to spot patterns, search to read individual lines, and get_message to inspect one hit in full. Reach for list_streams only to scope to a specific named stream. Example prompts:

Search Graylog for errors in the payments namespace in the last 15 minutes.

Query the "staging" instance.

Which containers produced the most errors in the last hour?

Which namespaces have "payments" in the name?

Don't let the agent guess field names or values. A query on a field or value that doesn't exist matches nothing, which looks exactly like "there are no logs". list_fields answers which fields exist, and analyze with valueContains answers which values a field actually has.

Available tools

list_streams

List the streams the configured API token can read (id + title). Only readable ones are returned.

You usually don't need this: pass the Default Stream id 000000000000000000000001 to search/analyze to cover everything the token can read. A cluster can hold thousands of streams (the author's has 1,205), so output is capped — use titleContains when you want one specific named stream.

Parameters:

  • instance (string, optional): Label of the Graylog instance to query. Defaults to the first configured instance.
  • titleContains (string, optional): Case-insensitive substring filter on the stream title (e.g. catalogue).
  • limit (number, optional): Max streams to return. Default: 50. The Default Stream is always included and never counts against the cap.
list_fields

List the message fields that actually exist in the index. Use it before searching on a field you haven't seen in a result, so you never guess a field name.

A cluster indexes thousands of fields (the author's: 3,269), and near-duplicates are common — namespace_name, Pod_namespace, pod_namespace and Namespace may all exist while only one is populated by your shipper. Pass contains to narrow.

Parameters:

  • contains (string, optional): Case-insensitive substring filter on the field name, e.g. namespace, pod, level.
  • limit (number, optional): Max field names to return. Default: 100.
  • instance (string, optional): Instance label. Defaults to the first configured instance.
search

Read matching log lines across one or more streams, merged newest-first. By default it returns a concise projection of high-signal fields (timestamp, source, level, container_name, pod_name, namespace_name, application_name, service, logger_name, name, msg, err, stack, message) plus each hit's _id/_index, with the raw message body truncated to 500 chars, this keeps the agent's context small. Set verbose: true (or pass explicit fields) to get every populated field, untruncated. Stream IDs are required, an all-streams search is not performed implicitly, because a limited-permission token would be rejected with 403 Not authorized.

name/msg/err/stack are there because a shipper that parses a JSON log line (pino, bunyan, structlog) extracts its keys into real fields. Those fields *are* the summary of the event, and they're cheap — the raw message body that contains them is neither, which is why it's truncated hard by default.

Reach for `analyze` before `search`. Raw lines are the most expensive thing this server returns. A hundred repetitions of one error cost a hundred times as much via search as one aggregated row via analyze, and tell you less. Use search once you know which line you want.

Tip: to search everything the token can see (including messages not routed to a named stream), pass the Default Stream id 000000000000000000000001. list_streams also surfaces it.

Parameters:

  • query (string, required): Search query, using Graylog/Elasticsearch syntax. Examples: msg:Error, namespace_name:app-payments-qa AND error, source:api-*, *.
  • streams (string, required): Comma-separated stream IDs to search. Get them from list_streams.
  • instance (string, optional): Label of the Graylog instance to query. Defaults to the first configured instance.
  • searchTimeRangeInSeconds (number, optional): Relative time range in seconds. Default: 900 (15 minutes).
  • from / to (string, optional): Absolute window in ISO-8601 UTC (e.g. 2026-07-11 14:00:00). When both are set they override the relative range, use them to investigate a known incident window.
  • searchCountLimit (number, optional): Max number of messages. Default: 50.
  • messageChars (number, optional): Max characters of the raw message body per hit. Default: 500. Raise it only when the detail you need lives in the raw body rather than the parsed fields.
  • verbose (boolean, optional): Return every populated field, untruncated, instead of the concise projection. Default: false.
  • fields (string, optional): Comma-separated explicit field list to return. Overrides the concise projection.

The response is { returned, total_matched, streams, messages, note?, projection?, why_no_results? }, where total_matched is the total number of hits across the streams (may exceed returned, which is capped by searchCountLimit); when it does, note explains how to see more.

When a search matches nothing, it tells you why. A bare total_matched: 0 is ambiguous, and the three causes need opposite responses, so why_no_results names the one that applies:

  • *The window has messages, but none match.* The streams and time range are fine, so the query is wrong — usually a guessed field name or value. Confirm with list_fields / analyze.
  • *The window is empty, and indexing is current.* These streams are genuinely quiet.
  • *The window is empty, and the newest indexed message is hours old.* Graylog is still indexing. The logs exist and have been received; they just aren't searchable yet. The response reports how far behind indexing is and the journal backlog. Don't conclude the logs are missing — widen the range or retry.

That last case is easy to misread as "this service produced no logs", and it's the reason this project exists in its current shape: the pipeline can lag ingestion by hours under load.

Note on log levels — severity must be discovered, not guessed. Some services emit a top-level Graylog level (syslog: 3=error, 4=warn). Others log JSON, and the shipper extracts its keys into their *own* fields: pino's {"level":50,"msg":"Error","name":"SvcX"} typically becomes fields msg and name, while its numeric level is lost — it collides with the container's own level (often 7), so level:50 and level:ERROR both match nothing even though the errors are plainly there. Guessing a disjunction like level:ERROR OR level:50 OR error OR exception OR fatal is how agents waste turns. Instead run list_fields (contains: "level", "msg", "err"), then analyze on msg to see the actual values. Free-text error works as a fallback; don't assume exception or fatal exist. And avoid "level":50 as a query, a quoted string before : is invalid Lucene.

analyze

Aggregate matching messages by the top values of a field instead of returning raw lines, e.g. which source, container_name, or level dominates the errors in a window. Optionally add a time histogram of total

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen