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🚀 Azure 对象分析器日志 MCP 服务器

Azure 对象分析器日志 MCP 服务器是一个强大的工具，可通过自然语言查询 Azure 对象分析器的日志。它借助 MCP（模型上下文协议），允许大型语言模型将自然语言查询转化为 KQL（Kusto 查询语言），并在 Azure 对象分析器中执行，极大提升了日志查询的便捷性。

✨ 主要特性

智能转换：利用 Claude AI 将自然语言查询转换为 KQL。
查询执行：执行 KQL 查询以访问 Azure 对象分析器。
结果优化：格式化结果，便于大型语言模型（LLMs）消费。
灵活模式：支持 CLI 模式进行直接交互，也支持 MCP 服务器模式用于 LLM 集成。

📦 安装指南

安装步骤

# 克隆仓库
git clone https://github.com/MananShahTR/azure-log-analytics-mcp.git
cd azure-log-analytics-mcp

# 安装依赖项
npm install

# 构建项目
npm run build

📚 详细文档

先决条件

Node.js 18.x 或更高版本。
带有对对象分析器工作区的 Azure 订阅。
Anthropic API 密钥以使用 Claude AI。
已配置适当凭据的 Azure CLI。

配置

服务器需要以下环境变量：

ANTHROPIC_API_KEY：您的 Anthropic API 密钥，用于使用 Claude AI。

Azure 凭证通过 Azure CLI 凭据获取。在运行服务器之前，请确保已使用 az login 登录。

您需要在 azure-service.ts 文件中配置以下内容：

subscriptionId：您的 Azure 订阅 ID。
resourceGroup：包含您的对象分析器资源的资源组。
appInsightsId：您的应用程序见解资源的名称。

💻 使用示例

CLI 工具

# 作为 CLI 工具运行
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/index.js

MCP 服务器

# 作为 MCP 服务器运行
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/mcp-server.js

MCP 设置配置

将以下内容添加到您的 MCP 设置配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "azure-log-analytics": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/azure-log-analytics-mcp/build/mcp-server.js"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your_key_here"
      }
    }
  }
}

工具使用

一旦连接，MCP 服务器提供以下工具：

query_logs：使用自然语言查询 Azure 对象分析器。
- 参数：
  - query：关于跟踪日志的自然语言查询（必需）。
  - timeRange：可选时间范围（例如，“过去 24 小时”，“上周”）。
  - limit：要返回的最大结果数。

代码示例

// MCP 工具使用的示例
use_mcp_tool({
  server_name: "azure-log-analytics",
  tool_name: "query_logs",

azure-log-analytics-mcp