Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
AI-powered log analysis - parse, search, extract errors across 9+ formats
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"log-analyzer": {
"command": "uvx",
"args": [
"codesdevs-log-analyzer"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add log-analyzer -- uvx codesdevs-log-analyzerPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"log-analyzer": {
"command": "uvx",
"args": [
"codesdevs-log-analyzer"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"log-analyzer": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"codesdevs-log-analyzer"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Fato07, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.2) llegó al registro hace 10 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
🔍 Stop copy-pasting logs into AI. Let Claude read them directly.
An MCP server for AI-powered log analysis. Parse, search, and debug log files across 9+ formats — right from Claude Code.
| 14 MCP tools | 9+ log formats |
| 280 tests | 81%+ coverage |
*Analyzing logs with 14 specialized tools*
| Without log-analyzer-mcp | With log-analyzer-mcp |
|---|---|
| Copy-paste chunks of logs | Point Claude at the file |
| Lose context between pastes | Full file access |
| Manual format parsing | Auto-detection |
| Miss related errors | Smart correlation |
# Install (adds to Claude Code automatically)
uvx codesdevs-log-analyzer install
Then in Claude Code:
Analyze /var/log/app.log and tell me what's causing the errors
uvx codesdevs-log-analyzer install
pip / uv / Claude Code config
# pip
pip install codesdevs-log-analyzer
uv tool install codesdevs-log-analyzer
Add to ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": { "log-analyzer": { "command": "uvx", "args": ["codesdevs-log-analyzer"] } } }
| Format | Example |
|---|---|
| Syslog | Jan 15 10:30:00 hostname process[pid]: message |
| Apache/Nginx | 127.0.0.1 - - [15/Jan/2026:10:30:00] "GET /path" 200 |
| JSON Lines | {"timestamp": "...", "level": "ERROR", "message": "..."} |
| Docker | 2026-01-15T10:30:00.123Z stdout message |
| Python | 2026-01-15 10:30:00,123 - module - ERROR - message |
| Java/Log4j | 2026-01-15 10:30:00,123 ERROR [thread] class - message |
| Kubernetes | level=error msg="..." ts=2026-01-15T10:30:00Z |
| Generic | Any line with recognizable timestamp |
| Metric | Value |
|---|---|
| 100MB log file | < 10 seconds |
| Memory footprint | Streaming (no full load) |
| Max tested size | 1GB+ |
| Format detection | < 100ms |
| Tool | Description |
|---|---|
log_analyzer_parse | Detect format and extract metadata |
log_analyzer_search | Search with context lines |
log_analyzer_extract_errors | Extract and group errors |
log_analyzer_summarize | Generate debugging summary |
log_analyzer_correlate | Find related events |
log_analyzer_watch | Monitor for new entries |
log_analyzer_ask | Natural language queries |
log_analyzer_scan_sensitive | Detect PII/credentials |
| + 6 more | Full reference → |
Find errors:
Extract all errors from /var/log/app.log, group similar ones
Search with context:
Search for "timeout" in app.log with 5 lines of context
Correlate events:
What happened 60 seconds before each OutOfMemoryError?
Scan for secrets:
Check /var/log/app.log for accidentally logged credentials
git clone https://github.com/Fato07/log-analyzer-mcp
cd log-analyzer-mcp uv sync uv run pytest -v --cov
MIT License - see LICENSE for details.
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