프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Graylog MCP Server

제작자: jperelli버전 1.3.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.jperelli/graylog-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

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

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
  • 입력해야 할 값: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

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.
  • 직접 입력할 값: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1, GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1 필수 env
    Base URL of the first Graylog instance, e.g. http://graylog.example.com:9000
  • GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1 비밀 필수 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).

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 jperelli 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 7247개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 23%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7247개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Graylog MCP Server, 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?

입력해야 할 값: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

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(1.3.0)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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