GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Descripción del creador (original en inglés)
Lets your AI read a CI log far too big for its context. 12 tools, takes a file path.
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.
JARROBA_MCP_DOMAINSNecesitas
¿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": {
"jarroba-tools-logs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add jarroba-tools-logs --env JARROBA_MCP_DOMAINS=your-value -- npx -y @jarroba/mcp-logsCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jarroba-tools-logs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "your-value"
}
}
}
}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": {
"jarroba-tools-logs": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "your-value"
}
}
}
}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.
JARROBA_MCP_DOMAINS envEsta 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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Invarato, 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 (0.3.0) llegó al registro hace 12 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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.
An MCP server that lets your AI read a log it could never fit in its context.
claude mcp add jarroba-logs -- npx -y @jarroba/mcp-logs
// Claude Desktop, Cursor, Cline, VS Code…
{ "mcpServers": { "jarroba-logs": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jarroba/mcp-logs"] } } }
12 tools · ~5.5k tokens of context · stdio, runs on your machine · nothing is uploaded.
Every log tool for an AI takes *pasted text*. A production or CI log is tens or hundreds of MB, so pasting is not an option — and the interesting part is never the part you would have pasted.
These tools take a file path. The server runs in Node, so it opens the file itself and hands back only what fits. An agent debugging a red CI run cannot read the log; it can ask questions about it.
log_analyze | Format, number of events (a 40-line stack trace is one), levels, time range, errors with their root cause resolved, most frequent patterns. |
log_trends | When did it start. Compares each pattern against itself, not against total volume — in a busy service everything rises at 9am and nothing happened. Returns what spiked, what is new, and what stopped appearing: the last one raises no counter anywhere and is often the worse news. |
log_around | What else clustered around a moment. What started before is a candidate explanation; what came after is usually a consequence. Correlation is not causation, and order is what separates them. |
log_distinguish | What sets a group of events apart from the rest: the field=value pairs over-represented in it (by default, in the errors). Of 300 errors, 92% on version=2.4.1 against 4% of the rest is the deploy that broke it — found without reading 300 errors. Unique-per-event fields are skipped: they identify, they do not distinguish. |
log_patterns | Groups lines into templates (Drain): "connected to 10.0.0.1" and "connected to 10.0.0.7" are one message. Also returns the rare ones, which is usually what you were looking for. |
log_reduce | Cuts to a character budget keeping errors with their full trace, the window before, and whatever appears only once. Repeats collapse to [xN]. For handing a big log to a model without spending the context on the same line repeated. |
log_stacktrace | Java/JVM, Python, Node, Go, .NET, Rust, Ruby, PHP: the Caused by chain, the root cause, and the first frame of your code — inferred from the trace if you do not say. |
log_lint | Whether the log is *well written*, not what happened: secrets printed, one line flooding the file, timestamps with no time zone (which make two machines impossible to correlate), the clock going backwards, no request id. Secrets come back masked. |
log_convert | JSON / logfmt / syslog 5424 / CSV / OpenTelemetry / ECS — saying up front what the conversion loses. |
log_rotation | Puts rotated logs in time order. Rotation numbering runs backwards against time (app.log.3 is older than app.log.1) and alphabetically app.log.10 sorts before app.log.9. Use it first, or you read them backwards. |
| log_profile_check log_profile_suggest | A reusable profile describing how your team's logs look. check returns every error with its exact field, so a model can correct itself in one pass. |
An agent with these tools will still Read a 300 MB log out of habit. hooks/big-log-read.mjs is a PreToolUse hook that stops a Read of a big log (by name: *.log, rotated *.log.N[.gz], *.jsonl, anything under logs/; by size: 2 MB, JT_BIG_LOG_BYTES to change it) and tells the agent to call log_analyze / log_reduce with the path instead. Everything else goes through untouched.
{ "hooks": { "PreToolUse": [ { "matcher": "Read", "hooks": [
{ "type": "command", "command": "node /path/to/big-log-read.mjs" } ] } ] } }
log_profile_suggest says so instead of filling it in.Transport is stdio: your MCP host launches this as a subprocess and talks over stdin/stdout. There is no endpoint, no account and no telemetry. npx downloads the package from npm to your machine the first time; after that nothing goes out.
Two things worth knowing rather than discovering:
Every tool declares MCP annotations: all are readOnlyHint: true, and all are openWorldHint: true because the answer comes from the disk rather than from the arguments.
Part of Jarroba Tools — the same engine as the web tools, so the answer is identical. Want everything (90 tools, databases, diagrams, test auditing, SPARQL)? @jarroba/mcp.
MIT — see LICENSE. Source: github.com/Invarato/jarroba-mcp.