Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Lets your AI read a CI log far too big for its context. 12 tools, takes a file path.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
JARROBA_MCP_DOMAINS필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
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": {
"jarroba-tools-logs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add jarroba-tools-logs --env JARROBA_MCP_DOMAINS=your-value -- npx -y @jarroba/mcp-logs실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"jarroba-tools-logs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"jarroba-tools-logs": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "your-value"
}
}
}
}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.
JARROBA_MCP_DOMAINS env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Invarato 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.0)은 12일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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.