LogBrew

Name: LogBrew
Author: LogBrewCo

โดย LogBrewCoรุ่น 0.4.0i★ –iรันบนคลาวด์

ชื่อใน registryco.logbrew/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read LogBrew errors, slow traces, logs, and product analytics, and triage issues with consent.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
หมวด: การตลาดและโซเชียล

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันบนเครื่องของผู้ทำ สิ่งที่คุณถามจะผ่านเครื่องของเขา
ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่

ต้องเตรียมก่อน

รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

เปิด Settings → Connectors
กด Add custom connector
วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ

https://mcp.logbrew.co/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http logbrew https://mcp.logbrew.co/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "logbrew": {
      "url": "https://mcp.logbrew.co/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "logbrew": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.logbrew.co/mcp"
    }
  }
}

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ

https://mcp.logbrew.co/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน logbrew.co แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
… ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
endpoint ตอบ
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
… ยังไม่ตรวจ
ล็อกอินแบบ OAuth
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
… ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2954 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 83% ของอีก 2954 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2954 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

LogBrew ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.0) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

BibiGPT YouTube Video Summarizer

โดย JimmyLv

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 9 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

LogBrew MCP

The hosted LogBrew MCP server lets an AI agent read telemetry from your LogBrew projects and, if you allow it, triage issues and set up projects. You do not install it. Add its URL to your MCP client:

https://mcp.logbrew.co/mcp

Transport: Streamable HTTP. The server accepts MCP protocol versions 2026-07-28, 2025-11-25 and 2025-06-18.
Authorization: OAuth. Your client opens the LogBrew authorization page, you sign in, and you select the projects that the agent can read. The read scope lets the agent read. Operations that change data need the separate write scope, which you can decline when you approve the connection.
Changes: Without the write scope, the agent cannot change anything. With it, the agent can resolve, reopen, archive, prioritize and assign issues, and create projects and project keys, acting as you and within your permissions. Archiving an issue and revoking a key take a second, confirming call. The agent cannot change billing, members or account settings. A call on a project that you did not approve returns permission_denied.
Connection lifetime: An access token is valid for 1 hour, and the client refreshes it while you use the connection. A connection ends after 30 days without use, or 90 days after you approved it. Revoke a connection in the LogBrew dashboard under Settings > MCP connections, or with logbrew mcp revoke.

What an agent can do

The server has 2 tools. search is annotated read-only. execute is annotated as able to change data, because the catalog has write operations:

Tool	What it does
`search`	Finds operations and returns the contract of one operation: its input and output schemas, permission, cost, safety and stability.
`execute`	Runs one operation that `search` found and returns structured data, or an error with a stable code and a next action.

The operations read issues (investigation, lists, activity, owners and ownership rules), logs, traces, spans, metrics, product actions, releases, signal volume and product analytics. With the write scope, operations also resolve, reopen, archive, prioritize, assign and unassign issues, create projects, create and revoke project keys, send a test event, and load and remove sample data. The operation reference lists every operation in the shipped catalog and its limits.

Supported clients

Any MCP client that completes LogBrew authorization can connect. The client can publish a client ID metadata document or register dynamically.

Connect an AI agent with MCP shows the setup for many clients. For example, in Claude Code:

claude mcp add --transport http logbrew https://mcp.logbrew.co/mcp

claude mcp login logbrew

Operation reference

This reference describes the operation catalog shipped in catalog/operations.json, which the hosted server at https://mcp.logbrew.co/mcp loads. Most operations read. A connection with the write scope can also triage issues, create projects and project keys, send a test event, and load or remove sample data (see Changes). The catalog has no operations for billing, organization members, account settings, or deleting a project.

The server exposes two tools. search finds versioned operations and returns their input and output schemas. execute runs a selected operation. Every operation works only on the projects the signed-in user approved, and on projects created through the same connection. Discovery does not grant permission or establish that data is available for a particular account.

Each operation's info.permission names the delegated scope it needs: read, or write for an operation that changes data. A write operation also has safety: write, a title, and hints with the MCP tool annotation names readOnlyHint, destructiveHint, and idempotentHint. When the catalog holds a write operation, the execute tool declares readOnlyHint: false, and destructiveHint: true if any operation may delete or overwrite data. The authorization server checks the scope again on every call.

Use the returned schema for required fields, valid versions, filters, limits and pagination. Do not substitute CLI flags for JSON fields. Omit an optional field rather than sending null. Preserve the selected project and filters when following a cursor. Related evidence may be missing, unavailable or truncated; none of those states means zero events.

Investigations

Operation	What it reads
`issues.investigate.v16`	The `issues.investigate.v15` result, where `correlations.related_issues` lists other issues from the same project, environment and release, one per issue, oldest first, up to 20. An issue is listed when it is unresolved and its first in-app frame has the same module, function and file, or when it occurred on the same trace within 5 minutes. Each item has `basis` (`first_in_app_frame`, `same_trace`), `occurrence_count`, `first_seen_at` and `last_seen_at` in that environment and release.
`issues.investigate.v17`	The `issues.investigate.v16` result plus two fields. `source_locator.frame_links` links each in-app frame whose captured path proves its repository file to that file and line at the deployed commit (`frame_index`, `repository_relative_file`, `line`, `url`). `suspect_commits` names the deploy where the issue first appeared or regressed (`deployment_id`, `head_revision`), the previous deploy of another release (`base_revision`), and up to 10 ranked `commits` in that range that changed a file in the issue's in-app frames (`rank`, `sha`, `url`, `title`, `author_name`, `committed_at`, `files`). The frame nearest the crash ranks first, then more matched files, then the newest commit. `status` and `evidence.missing_fields` say what is missing, such as repository contents access (`suspect_commits.authorization`) or a deploy without a commit SHA (`suspect_commits.deployment.commit_sha`). Suspect commits are read from GitHub.
`issues.investigate.v15`	The `issues.investigate.v14` result, with an archived issue reading `archived` instead of `ignored` in `subject.status`, the lifecycle's persisted and effective status, and each status change.
`issues.investigate.v14`	One issue and its selected occurrence, reproduction, lifecycle, grouping and correction evidence. Each breadcrumb has `data` with `method`, `url` (no query or fragment) and `status_code` for an HTTP call, `from` and `to` for a route change, and `logger` for a log record; a field the breadcrumb does not have is `null`.
`issues.investigate.v13`	The `issues.investigate.v14` result without typed breadcrumb `data`.
`logs.investigate.v1`	One log, its captured context and bounded related evidence.
`traces.investigate.v3`	One trace, its failure evidence and cross-signal links.
`spans.investigate.v1`	One exact span and its diagnostic evidence.
`actions.investigate.v1`	One recorded product action and its related evidence. This does not perform the action.
`metrics.investigate.v2`	A metric's meaning, captured description and linked evidence.
`releases.investigate.v5`	One release, deployment comparisons and captured release markers.

Ownership and activity

Operation	What it reads
`issues.owners.v2`	The `issues.owners.v1` result with teams: each owner has `type` `user` or `team`, and a team owner has `team_id`, `slug` and `name`. Ownership rules name a team as `#slug`; a CODEOWNERS `@org/slug` names the team with that slug.
`issues.owners.v1`	Suggested owners of one issue, best first: matching ownership rules, then matching CODEOWNERS lines, then people who recently changed or were assigned the issue. Each owner names the rule, its line and what it matched. `inputs` counts the frame paths, modules, route template, tags and rules that were checked.
`issues.activity.v1`	One issue's history, newest first: status, priority, assignee and severity rule changes, each with the account that made it, ending with when the issue was first seen. Follow `next_cursor` with `cursor_time` and `cursor_id`.
`issues.activity.v2`	The `issues.activity.v1` entries with `team`: the team of a team assignment, or `null`. An archive that ended by itself is a `status` entry with value `unresolved` and no account.
`issues.activity.v3`	The `issues.activity.v2` entries with `archive` on status entries: how an archive reopens (`until` is `forever`, `escalating`, `time`, `events`, or `users`, with `reopen_at` or `count`), and on an automatic reopen, the condition it met.
`issues.ownership.v1`	A project's ownership rules and CODEOWNERS text, and the owners in them that name nobody with access to the project.

Owners and actors show a name and email only while that account can read the project. An account that lost access keeps only its ID in the activity and no longer appears as an owner. No owner means no rule matched the captured evidence; check inputs before you conclude that nobody owns the code.

An investigation may help locate a cause, but correlation alone does not prove one. Keep captured evidence separate from an inferred cause or a proposed fix. An absent description or source location remains absent. A later SDK upgrade does not backfill historical events.

Lists

Operation	What it reads
`projects.list.v2`	The projects this connection can read: each project's ID, name, creation time, setup status, last release and environment, and the signed-in user's access. It takes no input and returns every approved project in one response. Use it to find the `project_id` that other operations take.
`projects.sample_data.v1`	Whether one project holds sample data, with the count of each sample signal: issue events, logs, trace spans and actions.
`issues.list.v1`	Grouped issues through bounded cursor pages.
`issues.list.v2`	Grouped issues with their priority (`high`, `medium`, `low`) and whether a user set it. Unless a user set it, the priority comes from how recent the issue is and how much it harms production. An issue someone archived reads as `archived`. Filter by `status` or `priority`.
`issues.list.v3`	The `issues.list.v2` fields plus each issue's assignee: user ID, name, and email, or `null` when nobody is assigned or the assignee can no longer read the project. Filter by `assignee`: `me`, `none`, or a user ID.
`issues.list.v4`	The `issues.list.v2` fields plus each issue's assignee: `{type: user, user_id, name, email}`, `{type: team, team_id, slug, name}`, or `null`. Filter by `assignee`: `me`, `none`, a user ID, `team:` , or `my_teams`.
`issues.list.v5`	The `issues.list.v4` fields plus `archive` on archived issues: `until` is `forever`, `escalating`, `time`, `events`, or `users`; `reopen_at` is the reopen time; `count` is the number of new events or users, or the events in 1 hour that count as escalating. Other issues have `archive: null`.
`issues.list.v7`	The `issues.list.v5` fields plus `resolution` on issues resolved in a release, `user_impact` and `evidence` on every issue. `user_impact` has `status` (`complete`, `partial`, `not_captured`, or `unavailable`), `known_affected_users`, `count_method`, `coverage`, and `limitations`, the same as `impact.user_impact` in `issues.investigate.v17`. `evidence` lists the fields of the latest occurrence that were captured, missing, redacted, or truncated, in the field names of the investigation's `evidence`. Each issue's `next_action` is `investigate_issue`; run `issues.investigate.v17` for its ordered trace, logs, and breadcrumbs.
`logs.list.v1`	Logs through bounded cursor pages.
`traces.list.v1`	Traces with naming-quality coverage and cursor pagination.
`actions.list.v1`	Recorded product actions through bounded cursor pages.

| `met

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

LogBrew

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด การตลาดและโซเชียลi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

MCP YouTube Transcript

Google Analytics MCP

BibiGPT YouTube Video Summarizer

README จากผู้ทำ

LogBrew MCP

What an agent can do

Supported clients

Operation reference

Investigations

Ownership and activity

Lists