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

Rlg MCP

제작자: sebastienrousseau버전 0.0.18i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.sebastienrousseau/rlg-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP server exposing rlg log streams to LLM agents via JSON-RPC 2.0 over stdio.

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

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

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": {
    "rlg": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add rlg -- docker run -i --rm ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "rlg": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "rlg": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp:0.0.18"
      ]
    }
  }
}

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 10일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 sebastienrousseau 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 5862개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5862개 중 91%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5862개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Rlg 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(0.0.18)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 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:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 97.3만/주★ 6.4만어제 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Codebase Memory

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

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.8만/주★ 4.8만24일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Exa

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

제작자: exa-labs널리 사용됨★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ exa.ai

제작자의 README

README 열기

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

rlg

Near-lock-free structured logging for Rust: records leave the application thread with a few atomic operations and are formatted and written by a background flusher.


Contents

Getting started

  • Install — Cargo for the libraries, cargo install for the CLIs and the MCP server
  • Requirements — toolchain floor, platforms
  • Quick Start — one structured record, fired and flushed

The rlg ecosystem

  • The rlg ecosystem — rlg, rlg-cli, rlg-report, rlg-mcp, rlg-otlp, rlg-redact, rlg-tower, rlg-test, rlg-wasm, rlg-ebpf

Library reference

  • Capabilities at a glance — the current surface by theme
  • Ecosystem comparison — short matrix; full table at docs/COMPARISON.md
  • Benchmarks — headline numbers; full table at docs/BENCHMARKS.md
  • Features — module-level capability list
  • Configuration — core options
  • Examples — runnable example index

Operational

  • When not to use rlg — limitations
  • Development — make targets, fuzzing, CI
  • Security — guarantees and compliance
  • Documentation — all reference docs
  • Stability guarantees — SemVer axis, output stability, minimum toolchain discipline
  • License

Install

As a Rust library
[dependencies]

rlg = "0.0.18"

Satellites install the same way, all at the same version:

[dependencies]

rlg-otlp = "0.0.18" # ship records to an OpenTelemetry Collector rlg-tower = "0.0.18" # per-request access logs for tower services rlg-redact = "0.0.18" # scrub secrets and PII before they are written

[dev-dependencies] rlg-test = "0.0.18" # assert on captured records in tests

Command-line tools
cargo install rlg-cli      # `rlg`: filter and convert log files

cargo install rlg-report # rlg-report: summaries by level, component and message cargo install rlg-mcp # rlg-mcp: log files as tools for AI agents

From a checkout, make install builds the three binaries and installs them with their manpages and bash, zsh and fish completions under /usr/local (PREFIX and DESTDIR are honoured; make uninstall reverses it). The binaries generate both themselves: rlg --manpage > rlg.1, rlg --completions zsh > _rlg.

rlg-mcp is also published as a container image, ghcr.io/sebastienrousseau/rlg-mcp, and listed in the MCP registry.


Requirements

  • Rust 1.89.0 or newer (edition 2024). CI builds every library and binary on 1.89.0; see the toolchain policy.
  • macOS or Linux for the native sinks (os_log, journald). Everywhere else, including Windows, rlg writes to a file or stdout.

Quick Start

use rlg::log::Log;

use rlg::log_format::LogFormat;

fn main() { // Keep the guard for the life of the program: dropping it flushes // pending records and stops the background thread. let _guard = rlg::init().unwrap();

Log::info("User authenticated") .component("auth-service") .with("user_id", 42) .format(LogFormat::JSON) .fire(); }

fire() checks the level, pushes the record into a ring buffer and returns; the flusher thread formats it as JSON and writes it to the platform sink. This block is compiled and run by cargo test.


The rlg ecosystem

Ten crates at lockstep version 0.0.18, released together.

ComponentPurposeUse case
rlgThe engine: 65,536-slot ring buffer, background flusher, 14 formats, native sinksStructured logging in any Rust program
rlg-cliThe rlg binary: filter by level, component or attribute, convert between formats`my-service \rlg --min-level error --format ecs`
rlg-reportThe rlg-report binary and library: counts by level and component, top messages, latency percentilesOn-call triage, daily error digests
rlg-mcpMCP server: four tools, one prompt, two resources over stdio, streamable HTTP or HTTP+SSEAI agents reading production logs
rlg-otlpOTLP/HTTP exporter to a local OpenTelemetry CollectorHoneycomb, Datadog, Grafana through a Collector
rlg-redactScrubs cards, JWTs, bearer tokens, emails, IPv4 addresses and AWS keys in one passGDPR and audit-trail safety
rlg-towertower::Layer emitting one access-log record per requestaxum, hyper and other tower services
rlg-testCapture records in a test and assert on themLibraries testing their own log output
rlg-wasmwasm-bindgen bindings and a WASI 0.2 component interfaceBrowsers, Deno, Workers, wasmtime hosts
rlg-ebpfProcess enrichment, portable; an eBPF enricher scaffold on LinuxHost context on every record

Capabilities at a glance

AreaCapabilityStatus
IngestionAtomic level filter, ring-buffer push, no lock on the caller's threadStable
FormatsJSON, NDJSON, ECS, GELF, Logstash, OTLP, MCP, logfmt, CLF, CEF, ELF, W3C, Apache, Log4j XMLStable
Sinksos_log (macOS), journald (Linux), file, stdoutStable
Sinksio_uring file sink (Linux, uring feature)Scaffold
ConfigurationTOML load, validation, polling hot-reload (tokio feature)Stable
Bridgeslog facade via rlg::init(); tracing layer (tracing-layer feature)Stable
ExportOTLP/HTTP to a local Collector (rlg-otlp)Stable
AgentsMCP server over stdio, streamable HTTP and HTTP+SSE (rlg-mcp)Stable
EnrichmenteBPF kernel context (rlg-ebpf, Linux)Scaffold

Ecosystem comparison

rlg trades tracing's span model for an event-only engine that keeps formatting and I/O off the application thread and ships native sinks, many formats and an agent interface in the box.

ProjectFormatting off the caller's threadBuilt-in formatsNative journald / os_log
rlgyes14yes
tracing + tracing-subscriberadd-ontext, JSONadd-on
slogadd-onadd-onadd-on
log + env_loggernotextno

See docs/COMPARISON.md for the evidence and complete matrix.


Benchmarks

The competitive_bench suite times rlg's fire() against tracing::info! and log::info! for single records, records with attributes, 10,000-record bursts and latency distribution. It runs in CI on every release tag, and its results are published as workflow artifacts.

ScenarioResultEnvironment
rlg fire(), one record598 nsGitHub-hosted ubuntu-latest, release profile
tracing::info! to a discarding writer591 nssame run
rlg fire() with 3 attributes947 ns (tracing: 1,117 ns)same run

On the calling thread rlg now costs about what tracing costs, without formatting there; what it buys is that the caller never waits on the sink's I/O.

See docs/BENCHMARKS.md for methodology and full results.


Features

Everything optional is off by default.

FeatureCrateAdds
tokiorlgConfig::load_async and polling hot-reload
tuirlgA live terminal dashboard, started with RLG_TUI=1
tracing-layerrlgRlgLayer, a tracing_subscriber::Layer
fast-queuerlgAn eight-shard ring buffer for many concurrent producers
uringrlgThe io_uring file sink on Linux
asyncrlg-otlpAsyncOtlpExporter on Tokio

Configuration

Config loads from TOML, validates, and creates the log paths it needs.

# rlg.toml

version = "1.0" profile = "production" log_file_path = "/var/log/rlg.log" log_level = "INFO" logging_destinations = [ { type = "File", value = "/var/log/rlg.log" }, { type = "Stdout" }, ] log_rotation = { Size = 10485760 } # 10 MiB

Load it with Config::load(Some("rlg.toml")), or with the tokio feature Config::load_async, and follow edits with Config::hot_reload_async. RUST_LOG sets the level too. The crate README lists every field.


Examples

ExampleShowsRun
example_log_formatAll 14 formats side by sidecargo run -p rlg --example example_log_format
example_configTOML config, async load, hot-reloadcargo run -p rlg --example example_config --features tokio
example_macrosThe logging macroscargo run -p rlg --example example_macros
serve_a_sessionA full MCP session against rlg-mcpcargo run -p rlg-mcp --example serve_a_session
honeycombExporting through a local Collectorcargo run -p rlg-otlp --example honeycomb

CI runs every example on each pull request (examples-smoke.yml), except example_config and example_utils, async demos whose behaviour the crate's own tests cover.


When not to use rlg

  • Low volume. Below about a hundred records a second, a background thread and a 65k-slot buffer buy nothing a synchronous logger does not already give you.
  • Spans are your model. rlg records events. If hierarchical spans are what you analyse, use tracing directly; rlg's layer only bridges its events.
  • Windows Event Log. There is no native Windows sink; rlg writes to a file or stdout there.
  • Every record must survive a crash. Records wait in memory until the flusher writes them; a process killed before the FlushGuard drops loses what is still buffered.
  • You need a stable API. rlg is at 0.0.x: any r

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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