Log Analyzer MCP

Name: Log Analyzer MCP
Author: Fato07

제작자: Fato07버전 0.4.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.Fato07/log-analyzer-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add log-analyzer -- uvx codesdevs-log-analyzer

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "log-analyzer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codesdevs-log-analyzer"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Fato07 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7249개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7249개 중 2%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7249개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Log Analyzer MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.2)은 10개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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 tools	9+ log formats
280 tests	81%+ coverage

🎬 Demo

*Analyzing logs with 14 specialized tools*

🤔 Why?

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

✨ 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

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

⚡ Performance

Metric	Value
100MB log file	< 10 seconds
Memory footprint	Streaming (no full load)
Max tested size	1GB+
Format detection	< 100ms

🛠️ Available Tools

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 →

💡 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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Log Analyzer MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

Log Analyzer MCP

📊 At a Glance

🎬 Demo

🤔 Why?

✨ Features

🚀 Quick Start

📦 Installation

One-liner (Recommended)

Manual

uv

📋 Supported Formats

⚡ Performance

🛠️ Available Tools

💡 Examples

🔧 Development

📈 Star History

📄 License