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

Rlg MCP

โดย sebastienrousseauรุ่น 0.0.18i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.sebastienrousseau/rlg-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sebastienrousseau 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 5749 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 94% ของอีก 5749 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5749 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Rlg MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.0.18) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 972.7K/สัปดาห์★ 64.2Kอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

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

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 18K/สัปดาห์★ 48.1Kอัปเดต 23 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Exa

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

โดย exa-labsใช้กันมาก★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx