原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Kibana MCP

作者:mshegolev版本 0.1.1i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.mshegolev/kibana-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 搜索与 AI 记忆
  • 你需要填写:KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 需要你自己填写: KIBANA_URL, ELASTICSEARCH_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_USERNAME, KIBANA_PASSWORD, KIBANA_SSL_VERIFY

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

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

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

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

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 mshegolev 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5718 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5718 个服务器的 10% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5718 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Kibana MCP 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

你需要填写:KIBANA_URL, KIBANA_API_KEY, KIBANA_PASSWORD

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.1)于7个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash广泛使用↓ 97.3万/周★ 6.4万前天更新

电脑或云端

Codebase Memory

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

作者:DeusData广泛使用↓ 1.8万/周★ 4.8万22天前更新

在你的电脑上运行

Exa

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

作者:exa-labs广泛使用★ 52132个月前更新

在云端运行✓ exa.ai

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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

ToolAPIDescription
kibana_list_indicesGET ES/_cat/indicesDiscover available indices with health, docs, size
kibana_search_logsPOST ES/{index}/_searchFull-text log search with time range, sort, size
kibana_aggregate_logsPOST ES/{index}/_searchTerms grouping with count/avg/sum/min/max metric
kibana_list_dashboardsGET Kibana/api/saved_objects/_findList saved dashboards with search + pagination
kibana_get_dashboardGET 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
VariableRequiredDescription
KIBANA_URLYesKibana base URL (e.g. https://kibana.example.com)
ELASTICSEARCH_URLNoDirect ES endpoint. If unset, ES requests go through Kibana Console proxy
KIBANA_API_KEYNoES API key (ApiKey base64(id:api_key) format). Recommended for agents
KIBANA_USERNAMENoHTTP Basic auth username (used if API key not set)
KIBANA_PASSWORDNoHTTP Basic auth password
KIBANA_SSL_VERIFYNotrue (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.

问 PopNx