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

Kibana MCP

von mshegolevVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.mshegolev/kibana-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Kibana/Elasticsearch MCP — log search, aggregations, index discovery, dashboards.

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: KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

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: KIBANA_URL, ELASTICSEARCH_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_USERNAME, KIBANA_PASSWORD, KIBANA_SSL_VERIFY

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

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "kibana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kibana-mcp"
      ],
      "env": {
        "KIBANA_URL": "your-value",
        "ELASTICSEARCH_URL": "your-value",
        "KIBANA_API_KEY": "your-value",
        "KIBANA_USERNAME": "your-value",
        "KIBANA_PASSWORD": "your-value",
        "KIBANA_SSL_VERIFY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add kibana --env KIBANA_URL=your-value --env ELASTICSEARCH_URL=your-value --env KIBANA_API_KEY=your-value --env KIBANA_USERNAME=your-value --env KIBANA_PASSWORD=your-value --env KIBANA_SSL_VERIFY=your-value -- uvx kibana-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": {
    "kibana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kibana-mcp"
      ],
      "env": {
        "KIBANA_URL": "your-value",
        "ELASTICSEARCH_URL": "your-value",
        "KIBANA_API_KEY": "your-value",
        "KIBANA_USERNAME": "your-value",
        "KIBANA_PASSWORD": "your-value",
        "KIBANA_SSL_VERIFY": "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": {
    "kibana": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kibana-mcp"
      ],
      "env": {
        "KIBANA_URL": "your-value",
        "ELASTICSEARCH_URL": "your-value",
        "KIBANA_API_KEY": "your-value",
        "KIBANA_USERNAME": "your-value",
        "KIBANA_PASSWORD": "your-value",
        "KIBANA_SSL_VERIFY": "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

  • KIBANA_URL erforderlich env
    Kibana base URL (e.g. https://kibana.example.com)
  • ELASTICSEARCH_URL env
    Direct Elasticsearch URL. If unset, ES requests route through the Kibana Console proxy.
  • KIBANA_API_KEY geheim env
    Elasticsearch API key (ApiKey base64(id:api_key) format). Takes priority over Basic auth.
  • KIBANA_USERNAME env
    HTTP Basic auth username. Used only when KIBANA_API_KEY is not set.
  • KIBANA_PASSWORD geheim env
    HTTP Basic auth password.
  • KIBANA_SSL_VERIFY env
    Verify SSL certificates (true/false). Set to 'false' for self-signed certs.

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto mshegolev 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 5654 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 10 % der anderen 5654 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5654 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 Kibana MCP 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: KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

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 (0.1.1) kam vor 7 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 Python (uv) 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 gestern
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 21 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 vor 2 Monaten
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.

kibana-mcp

MCP server for Kibana / Elasticsearch — log search, aggregations, index discovery, and dashboard browsing via Claude and any MCP-compatible agent.

Why another Kibana MCP?

Existing integrations require a running Kibana instance with browser-level credentials and often wrap the Kibana UI rather than the stable REST APIs. This server:

  • Hits Elasticsearch REST API directly for log queries (faster, stable across Kibana UI changes)
  • Falls back to the Kibana Console proxy when no direct ES URL is configured (zero extra firewall rules)
  • Supports ApiKey auth (best for agents) as well as Basic auth and anonymous access
  • Returns both structured JSON (outputSchema) and markdown text so it works with any MCP client
  • Is read-only — all tools carry readOnlyHint: true, no data is modified

Tools

ToolAPIDescription
kibana_list_indicesGET ES/_cat/indicesDiscover available indices with health, docs, size
kibana_search_logsPOST ES/{index}/_searchFull-text log search with time range, sort, size
kibana_aggregate_logsPOST ES/{index}/_searchTerms grouping with count/avg/sum/min/max metric
kibana_list_dashboardsGET Kibana/api/saved_objects/_findList saved dashboards with search + pagination
kibana_get_dashboardGET Kibana/api/saved_objects/dashboard/{id}Fetch one dashboard with panel breakdown

Installation

pip install kibana-mcp

Or run directly with uvx:

uvx kibana-mcp

Configuration

Environment Variables
VariableRequiredDescription
KIBANA_URLYesKibana base URL (e.g. https://kibana.example.com)
ELASTICSEARCH_URLNoDirect ES endpoint. If unset, ES requests go through Kibana Console proxy
KIBANA_API_KEYNoES API key (ApiKey base64(id:api_key) format). Recommended for agents
KIBANA_USERNAMENoHTTP Basic auth username (used if API key not set)
KIBANA_PASSWORDNoHTTP Basic auth password
KIBANA_SSL_VERIFYNotrue (default) or false for self-signed certificates

Auth priority: ApiKey > Basic > anonymous.

Copy .env.example to .env and fill in your values.

MCP Client Configuration (Claude Desktop / claude.app)
{

"mcpServers": { "kibana": { "command": "uvx", "args": ["kibana-mcp"], "env": { "KIBANA_URL": "https://kibana.example.com", "KIBANA_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Or with direct ES access for better performance:

{

"mcpServers": { "kibana": { "command": "uvx", "args": ["kibana-mcp"], "env": { "KIBANA_URL": "https://kibana.example.com", "ELASTICSEARCH_URL": "https://es.example.com:9200", "KIBANA_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Docker
docker run --rm -i \

-e KIBANA_URL=https://kibana.example.com \ -e KIBANA_API_KEY=your-key \ ghcr.io/mshegolev/kibana-mcp

Usage Examples

Log Search
Find the last 50 ERROR logs from the API service in the last hour

→ kibana_search_logs(index="logs-*", query="level:ERROR AND service:api", size=50, time_from="2026-04-18T09:00:00Z")

Show 500 HTTP errors sorted oldest first for incident replay

→ kibana_search_logs(index="nginx-*", query="status:500", sort_order="asc", size=100)

Aggregations
How many logs per log level in the last hour?

→ kibana_aggregate_logs(index="logs-*", group_by="level", time_from="2026-04-18T09:00:00Z")

What is the average response time per service?

→ kibana_aggregate_logs(index="logs-*", group_by="service.keyword", metric="avg", metric_field="response_time_ms")

Index Discovery
What log indices are available?

→ kibana_list_indices()

Show me all filebeat indices

→ kibana_list_indices(pattern="filebeat-*")

Dashboards
Find the infrastructure dashboard

→ kibana_list_dashboards(search="infrastructure")

What panels does dashboard X have?

→ kibana_get_dashboard(dashboard_id=" ")

Performance Characteristics

  • Log search (kibana_search_logs): typically 50-500ms with direct ES URL; add 100-200ms when routing through Kibana Console proxy
  • Aggregations (kibana_aggregate_logs): size:0 queries — no hits transferred, usually 10-100ms
  • Index listing: single _cat/indices call, O(index_count) response, typically <100ms
  • Dashboard APIs: Kibana Saved Objects API, typically 50-200ms; latency is Kibana-side, not network
  • Set ELASTICSEARCH_URL directly if your agent does frequent log searches — eliminates the proxy overhead

Development

git clone https://github.com/mshegolev/kibana-mcp

cd kibana-mcp pip install -e '.[dev]' pytest tests/ -v ruff check src tests ruff format src tests

License

MIT — see LICENSE.

PopNx fragen