プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Graylog MCP Server

作者:jperelliバージョン 1.3.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.jperelli/graylog-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Query logs from Graylog: get streams, search messages, aggregate, and get full data.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1, GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "graylog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add graylog --env GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1=your-value --env GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1=your-value --env GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1=your-value -- npx -y @jperelli/graylog-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "graylog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "graylog": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your-value",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1 必須 env
    Base URL of the first Graylog instance, e.g. http://graylog.example.com:9000
  • GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1 秘密 必須 env
    API token for the first Graylog instance (used as the HTTP Basic username).
  • GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1 env
    Optional human-readable label for the first instance (default: instance_1).

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント jperelli で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7250件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7250件のうち23%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7250件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Graylog MCP Serverは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.3.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

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

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Graylog MCP Server

A minimal MCP (Model Context Protocol) server in JavaScript that integrates with Graylog.

Features

  • JavaScript MCP server
  • Tools: search (read matching log lines across multiple streams), analyze (aggregate matches by a field, with an optional time histogram), list_fields (which fields exist), list_streams (discover readable streams), and get_message (fetch one full document)
  • Empty results explain themselves. A zero-match search reports whether the query is wrong, the window is quiet, or Graylog simply hasn't *indexed* the logs yet — three causes that otherwise look identical and send an agent in circles
  • Discovery over guessing. list_fields and analyze's valueContains let an agent look up real field names and values instead of inventing them, since a wrong guess returns 0 hits and reads as "no logs exist"
  • Token-efficient by design, search returns a concise projection of high-signal fields by default; opt into full documents with verbose
  • A server-level "instructions" manual teaches the client the query syntax, stream-scoping rules, and severity quirks up front
  • Multi-instance support, query multiple Graylog servers from a single MCP server

Requirements

  • Node.js 18+

Configuration

Configure one or more Graylog instances using numbered env vars:

VariableRequiredDescription
GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_NyesGraylog base URL for instance N
GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_NyesAPI token for instance N
GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_NnoHuman-readable label (default: instance_N)

Replace N with 1, 2, 3, … to register as many instances as needed. Only instances with both BASE_URL and API_TOKEN set will be active.

Use with an MCP client

No installation needed, npx downloads and runs the server automatically.

Claude Code
claude mcp add graylog-mcp \

-e GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1=http://your-graylog-production.example.com:9000 \ -e GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1=your_production_token \ -e GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1=production \ -e GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_2=http://your-graylog-staging.example.com:9000 \ -e GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_2=your_staging_token \ -e GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_2=staging \ -- npx -y @jperelli/graylog-mcp@latest

Or add it manually to ~/.claude.json:

{

"mcpServers": { "graylog-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jperelli/graylog-mcp@latest"], "env": { "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "http://your-graylog-production.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your_production_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "production",

"GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_2": "http://your-graylog-staging.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_2": "your_staging_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_2": "staging" } } } }

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "graylog-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jperelli/graylog-mcp@latest"], "env": { "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "http://your-graylog-production.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "your_production_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "production",

"GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_2": "http://your-graylog-staging.example.com:9000", "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_2": "your_staging_token", "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_2": "staging" } } } }

Claude Desktop

Config file locations:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/claude-desktop/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Use the same JSON structure shown above for Cursor.


Use

Once configured, the tools become available and are called automatically when needed. The usual flow is to search the Default Stream (000000000000000000000001), which covers everything the token can read, then analyze to spot patterns, search to read individual lines, and get_message to inspect one hit in full. Reach for list_streams only to scope to a specific named stream. Example prompts:

Search Graylog for errors in the payments namespace in the last 15 minutes.

Query the "staging" instance.

Which containers produced the most errors in the last hour?

Which namespaces have "payments" in the name?

Don't let the agent guess field names or values. A query on a field or value that doesn't exist matches nothing, which looks exactly like "there are no logs". list_fields answers which fields exist, and analyze with valueContains answers which values a field actually has.

Available tools

list_streams

List the streams the configured API token can read (id + title). Only readable ones are returned.

You usually don't need this: pass the Default Stream id 000000000000000000000001 to search/analyze to cover everything the token can read. A cluster can hold thousands of streams (the author's has 1,205), so output is capped — use titleContains when you want one specific named stream.

Parameters:

  • instance (string, optional): Label of the Graylog instance to query. Defaults to the first configured instance.
  • titleContains (string, optional): Case-insensitive substring filter on the stream title (e.g. catalogue).
  • limit (number, optional): Max streams to return. Default: 50. The Default Stream is always included and never counts against the cap.
list_fields

List the message fields that actually exist in the index. Use it before searching on a field you haven't seen in a result, so you never guess a field name.

A cluster indexes thousands of fields (the author's: 3,269), and near-duplicates are common — namespace_name, Pod_namespace, pod_namespace and Namespace may all exist while only one is populated by your shipper. Pass contains to narrow.

Parameters:

  • contains (string, optional): Case-insensitive substring filter on the field name, e.g. namespace, pod, level.
  • limit (number, optional): Max field names to return. Default: 100.
  • instance (string, optional): Instance label. Defaults to the first configured instance.
search

Read matching log lines across one or more streams, merged newest-first. By default it returns a concise projection of high-signal fields (timestamp, source, level, container_name, pod_name, namespace_name, application_name, service, logger_name, name, msg, err, stack, message) plus each hit's _id/_index, with the raw message body truncated to 500 chars, this keeps the agent's context small. Set verbose: true (or pass explicit fields) to get every populated field, untruncated. Stream IDs are required, an all-streams search is not performed implicitly, because a limited-permission token would be rejected with 403 Not authorized.

name/msg/err/stack are there because a shipper that parses a JSON log line (pino, bunyan, structlog) extracts its keys into real fields. Those fields *are* the summary of the event, and they're cheap — the raw message body that contains them is neither, which is why it's truncated hard by default.

Reach for `analyze` before `search`. Raw lines are the most expensive thing this server returns. A hundred repetitions of one error cost a hundred times as much via search as one aggregated row via analyze, and tell you less. Use search once you know which line you want.

Tip: to search everything the token can see (including messages not routed to a named stream), pass the Default Stream id 000000000000000000000001. list_streams also surfaces it.

Parameters:

  • query (string, required): Search query, using Graylog/Elasticsearch syntax. Examples: msg:Error, namespace_name:app-payments-qa AND error, source:api-*, *.
  • streams (string, required): Comma-separated stream IDs to search. Get them from list_streams.
  • instance (string, optional): Label of the Graylog instance to query. Defaults to the first configured instance.
  • searchTimeRangeInSeconds (number, optional): Relative time range in seconds. Default: 900 (15 minutes).
  • from / to (string, optional): Absolute window in ISO-8601 UTC (e.g. 2026-07-11 14:00:00). When both are set they override the relative range, use them to investigate a known incident window.
  • searchCountLimit (number, optional): Max number of messages. Default: 50.
  • messageChars (number, optional): Max characters of the raw message body per hit. Default: 500. Raise it only when the detail you need lives in the raw body rather than the parsed fields.
  • verbose (boolean, optional): Return every populated field, untruncated, instead of the concise projection. Default: false.
  • fields (string, optional): Comma-separated explicit field list to return. Overrides the concise projection.

The response is { returned, total_matched, streams, messages, note?, projection?, why_no_results? }, where total_matched is the total number of hits across the streams (may exceed returned, which is capped by searchCountLimit); when it does, note explains how to see more.

When a search matches nothing, it tells you why. A bare total_matched: 0 is ambiguous, and the three causes need opposite responses, so why_no_results names the one that applies:

  • *The window has messages, but none match.* The streams and time range are fine, so the query is wrong — usually a guessed field name or value. Confirm with list_fields / analyze.
  • *The window is empty, and indexing is current.* These streams are genuinely quiet.
  • *The window is empty, and the newest indexed message is hours old.* Graylog is still indexing. The logs exist and have been received; they just aren't searchable yet. The response reports how far behind indexing is and the journal backlog. Don't conclude the logs are missing — widen the range or retry.

That last case is easy to misread as "this service produced no logs", and it's the reason this project exists in its current shape: the pipeline can lag ingestion by hours under load.

Note on log levels — severity must be discovered, not guessed. Some services emit a top-level Graylog level (syslog: 3=error, 4=warn). Others log JSON, and the shipper extracts its keys into their *own* fields: pino's {"level":50,"msg":"Error","name":"SvcX"} typically becomes fields msg and name, while its numeric level is lost — it collides with the container's own level (often 7), so level:50 and level:ERROR both match nothing even though the errors are plainly there. Guessing a disjunction like level:ERROR OR level:50 OR error OR exception OR fatal is how agents waste turns. Instead run list_fields (contains: "level", "msg", "err"), then analyze on msg to see the actual values. Free-text error works as a fallback; don't assume exception or fatal exist. And avoid "level":50 as a query, a quoted string before : is invalid Lucene.

analyze

Aggregate matching messages by the top values of a field instead of returning raw lines, e.g. which source, container_name, or level dominates the errors in a window. Optionally add a time histogram of total

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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