見つけました。
Log Analyzer with MCP
構成図がありました。
シンプル！
どんな機能があるかというと、
- CloudWatch ロググループを参照および検索する
- CloudWatch Logs Insights クエリ構文を使用してログを検索する
- ログの要約を生成し、エラーパターンを特定する
- 複数の AWS サービス間でログを関連付ける
- Claude のようなアシスタント向けに AI 最適化されたツール
やってみましょう。
インストール
GitHubからCloneしてライブラリーを取得します。
git clone https://github.com/awslabs/Log-Analyzer-with-MCP.git
cd Log-Analyzer-with-MCP
uv sync
source .venv/bin/activate
Claude Desktopなどの設定は、このように行います。
{
"mcpServers": {
"Log-Analyzer-with-MCP": {
"command": "{絶対パス}/.venv/bin/python",
"args": [
"{絶対パス}/src/cw-mcp-server/server.py"
]
}
}
}
やってみた
ツール
ツールは全部で6個あります。
- correlate_logs
共通の検索語を使用して、複数のAWSサービス間でログを相関させます。 - filter_log_events
ロググループ内のすべてのストリームにわたって、パターンでログイベントをフィルタリングします。 - find_error_patterns
ログ内の一般的なエラーパターンを見つけます。 - list_log_groups
利用可能なCloudWatchロググループを一覧表示します。プレフィックスによるフィルタリングも可能です。 - search_logs
CloudWatch Logs Insightsクエリを使用してログを検索します。 - summarize_log_activity
指定された期間のログアクティビティの概要を生成します。
こんなことができます。
Lambdaに関するロググループを取得して
リソース
あまりMCPで取り上げられませんが、リソースにも対応しています。
このボタンをクリックします。
すると、添付ファイルがセットされます。
内容はこんな感じです。
すごく凝っているわけではないですが、どのように分析するかの内容が記載されています。
bedrock-invoke-logging-us-east-1 ロググループから、以下の CloudWatch ログを分析してください。
まず、ロググループに関する情報をいくつか取得します。
1. ロググループの基本的な構造を把握し、ログの形式を理解してください。
2. 最近のエラーがないか確認してください。
3. ログボリュームのメトリクスを調べてください。
4. 最近のログのサンプルを分析してください。
この情報に基づいて、以下の作業を行ってください。
- 繰り返し発生するエラーや例外を特定してください。
- 異常なパターンや異常を探してください。
- 見つかった問題の根本原因を提案してください。
- 問題を解決または軽減するためのアクションを提案してください。
- パフォーマンスやリソース使用率に関する分析情報を提供してください。
必要に応じて、以下の追加情報をお知らせください。
- 他のサービスのログとの相関関係
- 分析対象期間のより具体的な指定
- 特定のエラーメッセージやイベントのクエリ
チャット欄には特に何も入力せず、処理を開始させます。
ただ、トークンが超過しているのか、無料プランではエラーになりました。
そのため、Streamliで画面を作成して動作させてみました。
わかりやすく分析してくれます！
ログを扱う性質上、かなり大量のデータを扱ってる雰囲気です。トークン消費量がちょっと気になりますね。