Azure Log Analytics MCP Server

Azure Log Analytics MCP サーバー

自然言語を使用して Azure Log Analytics にクエリを実行する MCP（Model Context Protocol）サーバーです。このサーバーを使用すると、大規模言語モデルが自然言語のクエリを KQL（Kusto Query Language）に変換し、Azure Log Analytics に対して実行できます。

機能

• Claude AI を使用して自然言語のクエリを KQL に変換
• Azure Log Analytics に対して KQL クエリを実行
• LLM が利用しやすい形式で結果を整形
• 直接操作できる CLI モードと、LLM 連携用の MCP サーバーモード

前提条件

• Node.js 18.x 以降
• Log Analytics ワークスペースがある Azure サブスクリプション
• Claude AI 用の Anthropic API キー
• 適切な認証情報を設定した Azure CLI

インストール

# Clone the repository
git clone https://github.com/MananShahTR/azure-log-analytics-mcp.git
cd azure-log-analytics-mcp

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

設定

サーバーでは、以下の環境変数が必要です。

• ANTHROPIC_API_KEY：Claude AI 用の Anthropic API キー

Azure の認証情報は Azure CLI の認証情報から取得されます。サーバーを実行する前に、az login でログインしていることを確認してください。

azure-service.ts ファイルで、以下を設定する必要があります。

• subscriptionId：Azure サブスクリプション ID
• resourceGroup：App Insights リソースを含むリソースグループ
• appInsightsId：Application Insights リソースの名前

使用方法

CLI ツール

# Run as a CLI tool
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/index.js

MCP サーバー

# Run as an MCP server
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/mcp-server.js

MCP 設定の構成

以下を MCP 設定ファイルに追加してください。

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

ツールの使用方法

接続すると、MCP サーバーから以下のツールを利用できます。

• query_logs：自然言語を使用して Azure Log Analytics にクエリを実行
  • パラメーター：
    • query：トレースログに関する自然言語のクエリ（必須）
    • timeRange：任意の期間（例：「過去 24 時間」、「過去 1 週間」）
    • limit：返す結果の最大数

例

// Example MCP tool use
use_mcp_tool({
  server_name: "azure-log-analytics",
  tool_name: "query_logs",
  arguments: {
    query: "Show me all errors in the authentication service from the last hour",
    timeRange: "last hour",
    limit: 10
  }
});

ライセンス

MIT