Kibana MCP

Name: Kibana MCP
Author: mshegolev

제작자: mshegolev버전 0.1.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.mshegolev/kibana-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

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
입력해야 할 값: KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

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

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

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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

KIBANA_URL 필수 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 비밀 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 비밀 env
HTTP Basic auth password.
KIBANA_SSL_VERIFY env
Verify SSL certificates (true/false). Set to 'false' for self-signed certs.

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 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 mshegolev 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 5668개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5668개 중 10%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5668개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Kibana 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?

입력해야 할 값: KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

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(0.1.1)은 7개월 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★ 64,224MIT어제 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT2개월 전 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.

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

Tool	API	Description
`kibana_list_indices`	`GET ES/_cat/indices`	Discover available indices with health, docs, size
`kibana_search_logs`	`POST ES/{index}/_search`	Full-text log search with time range, sort, size
`kibana_aggregate_logs`	`POST ES/{index}/_search`	Terms grouping with count/avg/sum/min/max metric
`kibana_list_dashboards`	`GET Kibana/api/saved_objects/_find`	List saved dashboards with search + pagination
`kibana_get_dashboard`	`GET 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

Variable	Required	Description
`KIBANA_URL`	Yes	Kibana base URL (e.g. `https://kibana.example.com`)
`ELASTICSEARCH_URL`	No	Direct ES endpoint. If unset, ES requests go through Kibana Console proxy
`KIBANA_API_KEY`	No	ES API key (`ApiKey base64(id:api_key)` format). Recommended for agents
`KIBANA_USERNAME`	No	HTTP Basic auth username (used if API key not set)
`KIBANA_PASSWORD`	No	HTTP Basic auth password
`KIBANA_SSL_VERIFY`	No	`true` (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.

Kibana MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

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

kibana-mcp

Why another Kibana MCP?

Tools

Installation

Configuration

Environment Variables

MCP Client Configuration (Claude Desktop / claude.app)

Docker

Usage Examples

Log Search

Aggregations

Index Discovery

Dashboards

Performance Characteristics

Development

License