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

Kibana MCP

作者:mshegolevバージョン 0.1.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.mshegolev/kibana-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Kibana/Elasticsearch MCP — log search, aggregations, index discovery, dashboards.

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:KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

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: KIBANA_URL, ELASTICSEARCH_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_USERNAME, KIBANA_PASSWORD, KIBANA_SSL_VERIFY

「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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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": {
    "kibana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kibana-mcp"
      ],
      "env": {
        "KIBANA_URL": "your-value",
        "ELASTICSEARCH_URL": "your-value",
        "KIBANA_API_KEY": "your-value",
        "KIBANA_USERNAME": "your-value",
        "KIBANA_PASSWORD": "your-value",
        "KIBANA_SSL_VERIFY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add kibana --env KIBANA_URL=your-value --env ELASTICSEARCH_URL=your-value --env KIBANA_API_KEY=your-value --env KIBANA_USERNAME=your-value --env KIBANA_PASSWORD=your-value --env KIBANA_SSL_VERIFY=your-value -- uvx kibana-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": {
    "kibana": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kibana-mcp"
      ],
      "env": {
        "KIBANA_URL": "your-value",
        "ELASTICSEARCH_URL": "your-value",
        "KIBANA_API_KEY": "your-value",
        "KIBANA_USERNAME": "your-value",
        "KIBANA_PASSWORD": "your-value",
        "KIBANA_SSL_VERIFY": "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": {
    "kibana": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "kibana-mcp"
      ],
      "env": {
        "KIBANA_URL": "your-value",
        "ELASTICSEARCH_URL": "your-value",
        "KIBANA_API_KEY": "your-value",
        "KIBANA_USERNAME": "your-value",
        "KIBANA_PASSWORD": "your-value",
        "KIBANA_SSL_VERIFY": "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

  • KIBANA_URL 必須 env
    Kibana base URL (e.g. https://kibana.example.com)
  • ELASTICSEARCH_URL env
    Direct Elasticsearch URL. If unset, ES requests route through the Kibana Console proxy.
  • KIBANA_API_KEY 秘密 env
    Elasticsearch API key (ApiKey base64(id:api_key) format). Takes priority over Basic auth.
  • KIBANA_USERNAME env
    HTTP Basic auth username. Used only when KIBANA_API_KEY is not set.
  • KIBANA_PASSWORD 秘密 env
    HTTP Basic auth password.
  • KIBANA_SSL_VERIFY env
    Verify SSL certificates (true/false). Set to 'false' for self-signed certs.

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8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 mshegolev 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5676件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5676件のうち10%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5676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

Kibana MCP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:KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

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(0.1.1)がレジストリに届いたのは7 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Python (uv)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昨日更新
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★ 48,148MIT21 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★ 5,213MIT2 か月前更新
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。

kibana-mcp

MCP server for Kibana / Elasticsearch — log search, aggregations, index discovery, and dashboard browsing via Claude and any MCP-compatible agent.

Why another Kibana MCP?

Existing integrations require a running Kibana instance with browser-level credentials and often wrap the Kibana UI rather than the stable REST APIs. This server:

  • Hits Elasticsearch REST API directly for log queries (faster, stable across Kibana UI changes)
  • Falls back to the Kibana Console proxy when no direct ES URL is configured (zero extra firewall rules)
  • Supports ApiKey auth (best for agents) as well as Basic auth and anonymous access
  • Returns both structured JSON (outputSchema) and markdown text so it works with any MCP client
  • Is read-only — all tools carry readOnlyHint: true, no data is modified

Tools

ToolAPIDescription
kibana_list_indicesGET ES/_cat/indicesDiscover available indices with health, docs, size
kibana_search_logsPOST ES/{index}/_searchFull-text log search with time range, sort, size
kibana_aggregate_logsPOST ES/{index}/_searchTerms grouping with count/avg/sum/min/max metric
kibana_list_dashboardsGET Kibana/api/saved_objects/_findList saved dashboards with search + pagination
kibana_get_dashboardGET Kibana/api/saved_objects/dashboard/{id}Fetch one dashboard with panel breakdown

Installation

pip install kibana-mcp

Or run directly with uvx:

uvx kibana-mcp

Configuration

Environment Variables
VariableRequiredDescription
KIBANA_URLYesKibana base URL (e.g. https://kibana.example.com)
ELASTICSEARCH_URLNoDirect ES endpoint. If unset, ES requests go through Kibana Console proxy
KIBANA_API_KEYNoES API key (ApiKey base64(id:api_key) format). Recommended for agents
KIBANA_USERNAMENoHTTP Basic auth username (used if API key not set)
KIBANA_PASSWORDNoHTTP Basic auth password
KIBANA_SSL_VERIFYNotrue (default) or false for self-signed certificates

Auth priority: ApiKey > Basic > anonymous.

Copy .env.example to .env and fill in your values.

MCP Client Configuration (Claude Desktop / claude.app)
{

"mcpServers": { "kibana": { "command": "uvx", "args": ["kibana-mcp"], "env": { "KIBANA_URL": "https://kibana.example.com", "KIBANA_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Or with direct ES access for better performance:

{

"mcpServers": { "kibana": { "command": "uvx", "args": ["kibana-mcp"], "env": { "KIBANA_URL": "https://kibana.example.com", "ELASTICSEARCH_URL": "https://es.example.com:9200", "KIBANA_API_KEY": "your-api-key-here" } } } }

Docker
docker run --rm -i \

-e KIBANA_URL=https://kibana.example.com \ -e KIBANA_API_KEY=your-key \ ghcr.io/mshegolev/kibana-mcp

Usage Examples

Log Search
Find the last 50 ERROR logs from the API service in the last hour

→ kibana_search_logs(index="logs-*", query="level:ERROR AND service:api", size=50, time_from="2026-04-18T09:00:00Z")

Show 500 HTTP errors sorted oldest first for incident replay

→ kibana_search_logs(index="nginx-*", query="status:500", sort_order="asc", size=100)

Aggregations
How many logs per log level in the last hour?

→ kibana_aggregate_logs(index="logs-*", group_by="level", time_from="2026-04-18T09:00:00Z")

What is the average response time per service?

→ kibana_aggregate_logs(index="logs-*", group_by="service.keyword", metric="avg", metric_field="response_time_ms")

Index Discovery
What log indices are available?

→ kibana_list_indices()

Show me all filebeat indices

→ kibana_list_indices(pattern="filebeat-*")

Dashboards
Find the infrastructure dashboard

→ kibana_list_dashboards(search="infrastructure")

What panels does dashboard X have?

→ kibana_get_dashboard(dashboard_id=" ")

Performance Characteristics

  • Log search (kibana_search_logs): typically 50-500ms with direct ES URL; add 100-200ms when routing through Kibana Console proxy
  • Aggregations (kibana_aggregate_logs): size:0 queries — no hits transferred, usually 10-100ms
  • Index listing: single _cat/indices call, O(index_count) response, typically <100ms
  • Dashboard APIs: Kibana Saved Objects API, typically 50-200ms; latency is Kibana-side, not network
  • Set ELASTICSEARCH_URL directly if your agent does frequent log searches — eliminates the proxy overhead

Development

git clone https://github.com/mshegolev/kibana-mcp

cd kibana-mcp pip install -e '.[dev]' pytest tests/ -v ruff check src tests ruff format src tests

License

MIT — see LICENSE.

PopNxに聞く