Rlg MCP
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
MCP server exposing rlg log streams to LLM agents via JSON-RPC 2.0 over stdio.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu★ –
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
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).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- DockerDocker installiert
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": {
"rlg": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add rlg -- docker run -i --rm ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"rlg": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18"
]
}
}
}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.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"rlg": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18"
]
}
}
}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.
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 9. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto sebastienrousseau 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 5756 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 94 % der anderen 5756 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5756 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 Rlg 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?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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 (0.0.18) kam vorgestern in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker 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:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
rlg
Near-lock-free structured logging for Rust: records leave the application thread with a few atomic operations and are formatted and written by a background flusher.
Contents
Getting started
- Install — Cargo for the libraries,
cargo installfor the CLIs and the MCP server - Requirements — toolchain floor, platforms
- Quick Start — one structured record, fired and flushed
The rlg ecosystem
- The rlg ecosystem —
rlg,rlg-cli,rlg-report,rlg-mcp,rlg-otlp,rlg-redact,rlg-tower,rlg-test,rlg-wasm,rlg-ebpf
Library reference
- Capabilities at a glance — the current surface by theme
- Ecosystem comparison — short matrix; full table at
docs/COMPARISON.md - Benchmarks — headline numbers; full table at
docs/BENCHMARKS.md - Features — module-level capability list
- Configuration — core options
- Examples — runnable example index
Operational
- When not to use rlg — limitations
- Development — make targets, fuzzing, CI
- Security — guarantees and compliance
- Documentation — all reference docs
- Stability guarantees — SemVer axis, output stability, minimum toolchain discipline
- License
Install
As a Rust library
[dependencies]
rlg = "0.0.18"
Satellites install the same way, all at the same version:
[dependencies]
rlg-otlp = "0.0.18" # ship records to an OpenTelemetry Collector rlg-tower = "0.0.18" # per-request access logs for tower services rlg-redact = "0.0.18" # scrub secrets and PII before they are written
[dev-dependencies] rlg-test = "0.0.18" # assert on captured records in tests
Command-line tools
cargo install rlg-cli # `rlg`: filter and convert log files
cargo install rlg-report # rlg-report: summaries by level, component and message cargo install rlg-mcp # rlg-mcp: log files as tools for AI agents
From a checkout, make install builds the three binaries and installs them with their manpages and bash, zsh and fish completions under /usr/local (PREFIX and DESTDIR are honoured; make uninstall reverses it). The binaries generate both themselves: rlg --manpage > rlg.1, rlg --completions zsh > _rlg.
rlg-mcp is also published as a container image, ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp, and listed in the MCP registry.
Requirements
- Rust 1.89.0 or newer (edition 2024). CI builds every library and binary on 1.89.0; see the toolchain policy.
- macOS or Linux for the native sinks (
os_log,journald). Everywhere else, including Windows, rlg writes to a file or stdout.
Quick Start
use rlg::log::Log;
use rlg::log_format::LogFormat;
fn main() { // Keep the guard for the life of the program: dropping it flushes // pending records and stops the background thread. let _guard = rlg::init().unwrap();
Log::info("User authenticated") .component("auth-service") .with("user_id", 42) .format(LogFormat::JSON) .fire(); }
fire() checks the level, pushes the record into a ring buffer and returns; the flusher thread formats it as JSON and writes it to the platform sink. This block is compiled and run by cargo test.
The rlg ecosystem
Ten crates at lockstep version 0.0.18, released together.
| Component | Purpose | Use case | |
|---|---|---|---|
rlg | The engine: 65,536-slot ring buffer, background flusher, 14 formats, native sinks | Structured logging in any Rust program | |
rlg-cli | The rlg binary: filter by level, component or attribute, convert between formats | `my-service \ | rlg --min-level error --format ecs` |
rlg-report | The rlg-report binary and library: counts by level and component, top messages, latency percentiles | On-call triage, daily error digests | |
rlg-mcp | MCP server: four tools, one prompt, two resources over stdio, streamable HTTP or HTTP+SSE | AI agents reading production logs | |
rlg-otlp | OTLP/HTTP exporter to a local OpenTelemetry Collector | Honeycomb, Datadog, Grafana through a Collector | |
rlg-redact | Scrubs cards, JWTs, bearer tokens, emails, IPv4 addresses and AWS keys in one pass | GDPR and audit-trail safety | |
rlg-tower | tower::Layer emitting one access-log record per request | axum, hyper and other tower services | |
rlg-test | Capture records in a test and assert on them | Libraries testing their own log output | |
rlg-wasm | wasm-bindgen bindings and a WASI 0.2 component interface | Browsers, Deno, Workers, wasmtime hosts | |
rlg-ebpf | Process enrichment, portable; an eBPF enricher scaffold on Linux | Host context on every record |
Capabilities at a glance
| Area | Capability | Status |
|---|---|---|
| Ingestion | Atomic level filter, ring-buffer push, no lock on the caller's thread | Stable |
| Formats | JSON, NDJSON, ECS, GELF, Logstash, OTLP, MCP, logfmt, CLF, CEF, ELF, W3C, Apache, Log4j XML | Stable |
| Sinks | os_log (macOS), journald (Linux), file, stdout | Stable |
| Sinks | io_uring file sink (Linux, uring feature) | Scaffold |
| Configuration | TOML load, validation, polling hot-reload (tokio feature) | Stable |
| Bridges | log facade via rlg::init(); tracing layer (tracing-layer feature) | Stable |
| Export | OTLP/HTTP to a local Collector (rlg-otlp) | Stable |
| Agents | MCP server over stdio, streamable HTTP and HTTP+SSE (rlg-mcp) | Stable |
| Enrichment | eBPF kernel context (rlg-ebpf, Linux) | Scaffold |
Ecosystem comparison
rlg trades tracing's span model for an event-only engine that keeps formatting and I/O off the application thread and ships native sinks, many formats and an agent interface in the box.
| Project | Formatting off the caller's thread | Built-in formats | Native journald / os_log |
|---|---|---|---|
| rlg | yes | 14 | yes |
tracing + tracing-subscriber | add-on | text, JSON | add-on |
slog | add-on | add-on | add-on |
log + env_logger | no | text | no |
See docs/COMPARISON.md for the evidence and complete matrix.
Benchmarks
The competitive_bench suite times rlg's fire() against tracing::info! and log::info! for single records, records with attributes, 10,000-record bursts and latency distribution. It runs in CI on every release tag, and its results are published as workflow artifacts.
| Scenario | Result | Environment |
|---|---|---|
rlg fire(), one record | 598 ns | GitHub-hosted ubuntu-latest, release profile |
tracing::info! to a discarding writer | 591 ns | same run |
rlg fire() with 3 attributes | 947 ns (tracing: 1,117 ns) | same run |
On the calling thread rlg now costs about what tracing costs, without formatting there; what it buys is that the caller never waits on the sink's I/O.
See docs/BENCHMARKS.md for methodology and full results.
Features
Everything optional is off by default.
| Feature | Crate | Adds |
|---|---|---|
tokio | rlg | Config::load_async and polling hot-reload |
tui | rlg | A live terminal dashboard, started with RLG_TUI=1 |
tracing-layer | rlg | RlgLayer, a tracing_subscriber::Layer |
fast-queue | rlg | An eight-shard ring buffer for many concurrent producers |
uring | rlg | The io_uring file sink on Linux |
async | rlg-otlp | AsyncOtlpExporter on Tokio |
Configuration
Config loads from TOML, validates, and creates the log paths it needs.
# rlg.toml
version = "1.0" profile = "production" log_file_path = "/var/log/rlg.log" log_level = "INFO" logging_destinations = [ { type = "File", value = "/var/log/rlg.log" }, { type = "Stdout" }, ] log_rotation = { Size = 10485760 } # 10 MiB
Load it with Config::load(Some("rlg.toml")), or with the tokio feature Config::load_async, and follow edits with Config::hot_reload_async. RUST_LOG sets the level too. The crate README lists every field.
Examples
| Example | Shows | Run |
|---|---|---|
example_log_format | All 14 formats side by side | cargo run -p rlg --example example_log_format |
example_config | TOML config, async load, hot-reload | cargo run -p rlg --example example_config --features tokio |
example_macros | The logging macros | cargo run -p rlg --example example_macros |
serve_a_session | A full MCP session against rlg-mcp | cargo run -p rlg-mcp --example serve_a_session |
honeycomb | Exporting through a local Collector | cargo run -p rlg-otlp --example honeycomb |
CI runs every example on each pull request (examples-smoke.yml), except example_config and example_utils, async demos whose behaviour the crate's own tests cover.
When not to use rlg
- Low volume. Below about a hundred records a second, a background thread and a 65k-slot buffer buy nothing a synchronous logger does not already give you.
- Spans are your model. rlg records events. If hierarchical spans are what you analyse, use
tracingdirectly; rlg's layer only bridges its events. - Windows Event Log. There is no native Windows sink; rlg writes to a file or stdout there.
- Every record must survive a crash. Records wait in memory until the flusher writes them; a process killed before the
FlushGuarddrops loses what is still buffered. - You need a stable API. rlg is at
0.0.x: any r
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo