ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Graylog MCP Server

โดย jperelliรุ่น 1.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.jperelli/graylog-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1, GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "graylog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add graylog --env GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1='ใส่ค่าของคุณ' --env GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1='ใส่ค่าของคุณ' --env GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @jperelli/graylog-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "graylog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "graylog": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jperelli/graylog-mcp"
      ],
      "env": {
        "GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GRAYLOG_LABEL_INSTANCE_1": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub jperelli ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 23% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Graylog MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GRAYLOG_BASE_URL_INSTANCE_1, GRAYLOG_API_TOKEN_INSTANCE_1

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.3.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx