Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Log Analyzer MCP

de Fato07versión 0.4.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Fato07/log-analyzer-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

AI-powered log analysis - parse, search, extract errors across 9+ formats

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿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-analyzer

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo 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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración 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.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Fato07, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5666 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 2% de los otros 5666 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5666 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Log Analyzer MCP?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.4.2) llegó al registro hace 10 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

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

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
Instalar

Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 2 meses
Instalar

README del creador

Abrir el README

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.

Log Analyzer MCP

🔍 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.

📊 At a Glance

14 MCP tools9+ log formats
280 tests81%+ coverage

🎬 Demo

*Analyzing logs with 14 specialized tools*

🤔 Why?

Without log-analyzer-mcpWith log-analyzer-mcp
Copy-paste chunks of logsPoint Claude at the file
Lose context between pastesFull file access
Manual format parsingAuto-detection
Miss related errorsSmart correlation

✨ Features

  • Auto-Detection — Identifies format from 9+ common log types
  • Smart Search — Pattern matching with context, regex, and time filtering
  • Error Extraction — Groups similar errors, captures stack traces
  • Natural Language — Ask questions like "what errors happened today?"
  • Sensitive Data Scan — Detect PII, credentials, and secrets
  • Multi-File Analysis — Correlate events across distributed systems
  • Streaming — Handles 1GB+ files without memory issues

🚀 Quick Start

# 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

📦 Installation

One-liner (Recommended)
uvx codesdevs-log-analyzer install
Manual

pip / uv / Claude Code config

# pip

pip install codesdevs-log-analyzer

uv

uv tool install codesdevs-log-analyzer

Add to ~/.claude/settings.json:

{

"mcpServers": { "log-analyzer": { "command": "uvx", "args": ["codesdevs-log-analyzer"] } } }

📋 Supported Formats

FormatExample
SyslogJan 15 10:30:00 hostname process[pid]: message
Apache/Nginx127.0.0.1 - - [15/Jan/2026:10:30:00] "GET /path" 200
JSON Lines{"timestamp": "...", "level": "ERROR", "message": "..."}
Docker2026-01-15T10:30:00.123Z stdout message
Python2026-01-15 10:30:00,123 - module - ERROR - message
Java/Log4j2026-01-15 10:30:00,123 ERROR [thread] class - message
Kuberneteslevel=error msg="..." ts=2026-01-15T10:30:00Z
GenericAny line with recognizable timestamp

⚡ Performance

MetricValue
100MB log file< 10 seconds
Memory footprintStreaming (no full load)
Max tested size1GB+
Format detection< 100ms

🛠️ Available Tools

ToolDescription
log_analyzer_parseDetect format and extract metadata
log_analyzer_searchSearch with context lines
log_analyzer_extract_errorsExtract and group errors
log_analyzer_summarizeGenerate debugging summary
log_analyzer_correlateFind related events
log_analyzer_watchMonitor for new entries
log_analyzer_askNatural language queries
log_analyzer_scan_sensitiveDetect PII/credentials
+ 6 moreFull reference →

💡 Examples

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

🔧 Development

git clone https://github.com/Fato07/log-analyzer-mcp

cd log-analyzer-mcp uv sync uv run pytest -v --cov

📈 Star History

📄 License

MIT License - see LICENSE for details.


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