logclaw-mcp-server

LogClaw

VPC にデプロイできる AI SRE です。 リアルタイムの異常検知、トレースと相関付けられたインシデントチケット、AI による根本原因分析を提供します。ログがインフラストラクチャの外に出ることはありません。

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TL;DR — 試してみる

オプション A：マネージドクラウド（インストール不要 — 最速）

console.logclaw.ai ですぐにすべての機能をお試しいただけます。AI による根本原因分析、API キー管理、マルチテナント分離、完全なインシデントパイプラインが含まれています。Docker は不要です。

オプション B：Docker Compose（セルフホスト可能、Kubernetes 不要）

curl -O https://raw.githubusercontent.com/logclaw/logclaw/main/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/logclaw/logclaw/main/otel-collector-config.yaml
docker compose up -d

http://localhost:3000 を開くと、LogClaw スタックが起動しています。

• ダッシュボード（:3000）— インシデント、ログの取り込み、設定
• OTel Collector（:4317 gRPC、:4318 HTTP）— OTLP 経由でログを送信
• Bridge（:8080）— 異常検知とトレース相関
• Ticketing Agent（:18081）— AI を活用したインシデント管理
• OpenSearch（:9200）— ログの保存と検索
• Kafka（:9092）— イベントバス

すべてのイメージは ghcr.io/logclaw/ から取得されます。レジストリ認証は不要です。

注： ローカルスタックはシングルテナントモードで動作し、LLM を活用した根本原因分析は無効になっています。AI RCA、API キー管理、マルチテナント分離を利用するには、マネージドクラウドを使用するか、LLM_PROVIDER=claude|openai|ollama を指定して Kubernetes にデプロイしてください。

オプション C：Kind クラスター（Kubernetes のフルスタック）

git clone https://github.com/logclaw/logclaw.git && cd logclaw
./scripts/setup-dev.sh

Kind クラスターを作成し、すべてのオペレーターとサービスをインストールして、ダッシュボードをビルドし、スモークテストを実行します。16 GB のノート PC で約 20 分かかります。

コンテナーイメージ

LogClaw のすべてのイメージは、公開パッケージとして GHCR に公開されています。

サービス	イメージ	最新の安定版
ダッシュボード	ghcr.io/logclaw/logclaw-dashboard	stable / 2.5.0
Bridge	ghcr.io/logclaw/logclaw-bridge	stable / 1.3.0
Ticketing Agent	ghcr.io/logclaw/logclaw-ticketing-agent	stable / 1.5.0
Flink Jobs	ghcr.io/logclaw/logclaw-flink-jobs	stable / 0.1.1

任意のイメージを直接取得できます。

docker pull ghcr.io/logclaw/logclaw-dashboard:stable

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動作を見る

インシデント管理	AI による根本原因分析
ログの取り込み	ダッシュボードの概要

ライブデモ： console.logclaw.ai | 動画での解説： logclaw.ai

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オープンソースとクラウドとエンタープライズ

機能	オープンソース（無料）	クラウド（$0.30/GB）	エンタープライズ（カスタム）
ログ取り込み（OTLP）	無制限	1 GB/日まで無料	無制限
異常検知	Z スコア統計	Z スコア＋ML パイプライン	Z スコア＋ML＋カスタムモデル
AI 根本原因分析	BYO LLM（Ollama/OpenAI/Claude）	含まれます	含まれます＋ファインチューニング済みモデル
インシデントチケット管理	PagerDuty、Jira、ServiceNow、OpsGenie、Slack、Zammad	6 プラットフォームすべて	6 プラットフォームすべて＋カスタムコネクター
ダッシュボード	フル UI（ログ、インシデント、設定）	フル UI＋ホスト型	フル UI＋ホワイトラベルオプション
認証	なし（オープンアクセス）	Clerk OAuth＋組織管理	SSO（SAML/OIDC）＋RBAC
マルチテナンシー	シングルテナント	マルチ組織、マルチプロジェクト、マルチ環境	テナントごとの完全な名前空間分離
API キー	該当なし	プロジェクトごと、SHA-256 ハッシュ化、失効可能	プロジェクトごと＋カスタムスコープ
データレジデンシー	お客様のインフラストラクチャ	LogClaw 管理のクラウド	お客様の VPC（AWS/Azure/GCP）
シークレットの暗号化	保存時（OpenSearch）	保存時＋転送時	シークレットには AES-256-GCM＋完全な TLS
設定管理	環境変数	6 タブの設定 UI	UI＋API＋GitOps
保持期間	Helm で設定可能	ログ 9 日間、インシデント 97 日間	カスタム保持ポリシー
エアギャップモード	はい（Zammad＋Ollama）	いいえ	はい
MCP サーバー	セルフホスト	ホスト型（mcp.logclaw.ai）	両方
サポート	GitHub Issues	メール（[email protected]）	専任の SRE チーム＋SLA
料金	永久無料（Apache 2.0）	取り込み量 1 GB あたり $0.30	カスタム

ユーザー単位の料金はありません。ホスト単位の料金はありません。すべてのプランに AI 機能が含まれます。

無料で開始（クラウド）  |  GitHub からデプロイ（OSS）  |  デモを予約（エンタープライズ）

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アーキテクチャ

以下のすべてのコンポーネントは、オープンソース、クラウド、エンタープライズのすべてのプランに含まれます。

LogClaw Stack (per tenant, namespace-isolated)
│
├── logclaw-auth-proxy       API key validation + tenant ID injection
├── logclaw-otel-collector   OpenTelemetry Collector (OTLP gRPC + HTTP)
├── logclaw-ingestion        Vector.dev edge ingestion (optional)
├── logclaw-kafka            Strimzi Kafka 3-broker KRaft cluster
├── logclaw-flink            ETL + enrichment + anomaly scoring
├── logclaw-opensearch       OpenSearch cluster (hot-tier log storage)
├── logclaw-bridge           OTLP ETL + trace correlation + lifecycle manager
├── logclaw-ml-engine        Feast Feature Store + KServe/TorchServe + Ollama
├── logclaw-airflow          Apache Airflow (ML training DAGs)
├── logclaw-ticketing-agent  AI-powered RCA + multi-platform ticketing
├── logclaw-agent            In-cluster infrastructure health collector
├── logclaw-dashboard        Next.js web UI (ingestion, incidents, config, dark mode)
└── logclaw-console          Enterprise SaaS console (multi-tenant)

データフロー： ログ → 認証プロキシ（API キー＋テナントの注入）→ OTel Collector（OTLP 取り込み）→ Kafka → Bridge（ETL＋異常検知＋トレース相関）→ OpenSearch＋チケット管理エージェント → インシデントチケット

すべてのチャートは**logclaw-tenant アンブレラチャート**によって連携されます。単一の helm install で、1 つのテナント向けの完全なスタックがデプロイされます。

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クイックスタート（本番環境／ArgoCD）

前提条件

クラスターの初回セットアップ（オペレーターをクラスターごとに 1 回実行）：

helmfile -f helmfile.d/00-operators.yaml apply

新しいテナントのオンボーディング

1. テンプレートをコピーします：

   cp gitops/tenants/_template.yaml gitops/tenants/tenant-<id>.yaml
   

2. 必須の値（tenantId、tier、cloudProvider、シークレットストアの設定）を入力します。

3. コミットしてプッシュします。ArgoCD が新しいファイルを検出し、約 30 分で完全なスタックをデプロイします。

手動インストール（開発／ステージング）

helm install logclaw-acme charts/logclaw-tenant \
  --namespace logclaw-acme \
  --create-namespace \
  -f gitops/tenants/tenant-acme.yaml

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ローカルでの実行（ステップごと）

1 コマンドでのセットアップをお使いになりますか？./scripts/setup-dev.sh を実行し、ステップ 6 に進んでください。

前提条件

# macOS (Homebrew)
brew install helm helmfile kind kubectl node python3

# Helm plugins
helm plugin install https://github.com/databus23/helm-diff
helm plugin install https://github.com/helm-unittest/helm-unittest

# Docker Desktop must be running
open -a Docker

1 — ローカル Kubernetes クラスターを作成する

make kind-create

確認します：

kubectl cluster-info --context kind-logclaw-dev

2 — クラスター単位のオペレーターをインストールする

make install-operators

オペレーターの準備が整うまで待ちます（約 3 分）：

kubectl get pods -n strimzi-system -w
kubectl get pods -n opensearch-operator-system -w

3 — テナントスタック全体をインストールする

make install TENANT_ID=dev-local STORAGE_CLASS=standard

依存関係の順序に従って、16 個すべての helmfile リリースをデプロイします。進行状況を確認します：

watch kubectl get pods -n logclaw-dev-local

時間	マイルストーン
T+2 分	名前空間、RBAC、NetworkPolicies
T+6 分	Kafka ブローカーの準備完了
T+10 分	OpenSearch クラスターが正常な状態
T+15 分	Bridge＋チケット管理エージェントが稼働
T+20 分	スタック全体の稼働開始

4 — ダッシュボードをビルドしてデプロイする

ダッシュボードには Docker イメージのビルドが必要です：

docker build -t logclaw-dashboard:dev apps/dashboard/
kind load docker-image logclaw-dashboard:dev --name logclaw-dev

helm upgrade --install logclaw-dashboard-dev-local charts/logclaw-dashboard \
  --namespace logclaw-dev-local \
  --set global.tenantId=dev-local \
  -f charts/logclaw-dashboard/ci/default-values.yaml

5 — サービスにアクセスする

# Dashboard (main UI)
kubectl port-forward svc/logclaw-dashboard-dev-local 3333:3000 -n logclaw-dev-local
open http://localhost:3333

# OpenSearch (query API)
kubectl port-forward svc/logclaw-opensearch-dev-local 9200:9200 -n logclaw-dev-local

# Airflow (ML pipelines)
kubectl port-forward svc/logclaw-airflow-dev-local-webserver 8080:8080 -n logclaw-dev-local
open http://localhost:8080   # admin / admin

6 — ログを送信する

LogClaw は、業界標準として CNCF が定める OTLP（OpenTelemetry Protocol） でログを取り込みます。OTel Collector をポートフォワードします。

kubectl port-forward svc/logclaw-otel-collector-dev-local 4318:4318 -n logclaw-dev-local &

OTLP HTTP で単一のログを送信する：

curl -X POST http://localhost:4318/v1/logs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "resourceLogs": [{
      "resource": {
        "attributes": [
          {"key": "service.name", "value": {"stringValue": "payment-api"}}
        ]
      },
      "scopeLogs": [{
        "logRecords": [{
          "timeUnixNano": "'$(date +%s)000000000'",
          "severityText": "ERROR",
          "body": {"stringValue": "Connection refused to database"},
          "traceId": "abcdef1234567890abcdef1234567890",
          "spanId": "abcdef12345678"
        }]
      }]
    }]
  }'

OpenTelemetry SDK やエージェントであれば、カスタム統合は不要で、LogClaw にログを送信できます。SDK の例については、OTLP Integration Guide をご覧ください。

Apple Pay のサンプルログ 900 件を生成して取り込む：

# Generate sample OTel logs
python3 scripts/generate-applepay-logs.py    # → 500 payment flow logs
python3 scripts/generate-applepay-logs-2.py  # → 400 infra/security errors

# Ingest them
./scripts/ingest-logs.sh scripts/applepay-otel-500.json
./scripts/ingest-logs.sh scripts/applepay-otel-400-batch2.json

または、ヘルパースクリプトを使用します。

./scripts/ingest-logs.sh --generate   # generates + ingests all sample logs
./scripts/ingest-logs.sh --smoke      # single test log

7 — 動作を確認する

エラーログを取り込むと、Bridge が異常を検出し、Ticketing Agent がインシデントチケットを作成します。確認するには、次を実行します。

# Watch Bridge trace correlation in real-time
kubectl logs -f deployment/logclaw-bridge-dev-local -n logclaw-dev-local

# Check auto-created incidents
kubectl port-forward svc/logclaw-opensearch-dev-local 9200:9200 -n logclaw-dev-local &
curl -s 'http://localhost:9200/logclaw-incidents-*/_search?size=5&sort=created_at:desc' | python3 -m json.tool

# Or use the Dashboard
open http://localhost:3333/incidents

8 — 環境を削除する

# Remove just the tenant
make uninstall TENANT_ID=dev-local

# Remove everything including the Kind cluster
make kind-delete

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リポジトリの構成

charts/
├── logclaw-tenant/           # Umbrella chart — single install entry point
├── logclaw-auth-proxy/       # API key validation + tenant ID injection
├── logclaw-otel-collector/   # OpenTelemetry Collector (OTLP gRPC + HTTP)
├── logclaw-ingestion/        # Vector.dev edge ingestion
├── logclaw-kafka/            # Strimzi Kafka + KafkaConnect + MirrorMaker2
├── logclaw-flink/            # Flink ETL + enrichment + anomaly jobs
├── logclaw-opensearch/       # OpenSearch cluster via Opster operator
├── logclaw-bridge/           # OTLP ETL + trace correlation + lifecycle manager
├── logclaw-ml-engine/        # Feast + KServe/TorchServe + Ollama
├── logclaw-airflow/          # Apache Airflow
├── logclaw-ticketing-agent/  # AI-powered RCA + multi-platform ticketing
├── logclaw-agent/            # In-cluster infrastructure health agent
├── logclaw-dashboard/        # Next.js web UI
└── logclaw-console/          # Enterprise SaaS console

apps/
├── bridge/                # Python — OTLP ETL + anomaly detection + trace correlation
├── agent/                 # Go — infrastructure health collector
├── dashboard/             # Next.js — web UI (incidents, logs, config, dark mode)
├── ticketing-agent/       # Python — AI-powered RCA + multi-platform ticketing
├── flink-jobs/            # Java — Flink stream processing jobs
├── logclaw-auth-proxy/    # TypeScript/Express — API key validation + tenant injection
├── logclaw-slack-bot/     # TypeScript/Hono — Slack incident bot (Cloudflare Workers)
├── logclaw-mcp-server/    # TypeScript — MCP server for AI coding tools (8 tools)
└── logclaw-mcp-remote/    # TypeScript — remote MCP client (OAuth 2.1)

cli/                        # Go CLI (logclaw start/stop/status)

scripts/
├── setup-dev.sh                # One-command local dev setup (Kind cluster)
├── setup-gke.sh                # GKE production cluster setup
├── ingest-logs.sh              # Log ingestion helper (--generate, --smoke)
├── generate-applepay-logs.py   # Generate 500 OTel sample logs (batch 1)
├── generate-applepay-logs-2.py # Generate 400 infra/security logs (batch 2)
├── trigger-anomaly.sh          # Trigger test anomaly for demo
└── trigger-request-failure.sh  # Trigger test request failure for demo

operators/                    # Cluster-level operator bootstrap (once per cluster)
├── strimzi/                  # strimzi-kafka-operator 0.41.0
├── flink-operator/           # flink-kubernetes-operator 1.9.0
├── opensearch-operator/      # opensearch-operator 2.6.1
├── eso/                      # external-secrets 0.10.3
└── cert-manager/             # cert-manager v1.16.1

helmfile.d/                   # Ordered helmfile releases (00-operators → 90-dashboard)
gitops/                       # ArgoCD ApplicationSet + per-tenant value files
tests/                        # Helm chart tests + integration test pods
docs/                         # Architecture, onboarding, values reference

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主な機能

各ティアの比較については、上記のオープンソース版、Cloud、Enterprise の比較をご覧ください。

トレース相関型 AI チケットエンジン

Bridge は、5 層のトレース相関エンジンを実行します。

1. ETL Consumer — Kafka からエンリッチ済みログを取り込みます
2. Anomaly Detector — エラー率に基づく統計的な異常スコアリングを行います
3. OpenSearch Indexer — 検索と相関分析のためにログをインデックス化します
4. Lifecycle Engine — サービス間の因果関係を追跡し、影響範囲を算出して、インシデントを作成／重複排除します

異常が検出されると、システムは次の処理を行います。

• 同じ trace_id を持つすべてのログをクエリします
• サービス間のエラー伝播を示す因果関係のチェーンを構築します
• 影響範囲（影響を受けたサービスの割合）を算出します
• トレースのコンテキスト全体を含む、重複排除されたインシデントチケットを作成します

マルチプラットフォームのチケット管理

logclaw-ticketing-agent は、6 つのプラットフォームをそれぞれ個別に有効／無効化して、同時にサポートします。

プラットフォーム	種類	外部への通信
PagerDuty	SaaS	外部 HTTPS
Jira	SaaS	外部 HTTPS
ServiceNow	SaaS	外部 HTTPS
OpsGenie	SaaS	外部 HTTPS
Slack	SaaS	外部 HTTPS
Zammad	クラスター内	外部への通信なし

深刻度ごとの振り分け（critical → PagerDuty、medium → Jira など）は、config.routing.* で設定できます。

エアギャップモード

Zammad（外部 ITSM チャート）とローカル LLM 推論用の Ollama を組み合わせると、needsExternalHttps ヘルパーによって NetworkPolicy の外部への通信がゼロになり、完全なエアギャップ環境になります。ログ、チケット、モデルへの呼び出しがクラスター外に出ることはありません。

LLM プロバイダーの抽象化

global:
  llm:
    provider: ollama   # claude | openai | ollama | vllm | disabled
    model: llama3.2:8b

ダッシュボード

ダッシュボードには次の機能があります。

• ダークモード — 手動で切り替えられるシステム設定対応の表示（ライト／ダーク／システム）。設定は localStorage に保存されます
• ドラッグ＆ドロップによるアップロード — JSON、NDJSON、CSV、プレーンテキストファイルに対応します
• インシデントの一括操作 — 複数のインシデントを選択し、確認／解決／エスカレーションを一括で実行できます
• CSV エクスポート — インシデントを CSV ファイルとしてダウンロードできます
• ローディングスケルトン — データの取得中に、滑らかにアニメーションするプレースホルダーを表示します
• エラーバウンダリ — 再試行 UI を備えた、適切なクラッシュ復旧機能です
• LLM フォールバックバッジ — AI RCA を利用できず、ルールベースのフォールバックが使用された場合に表示します
• インシデントの自動重複排除 — 同じ異常による重複インシデントを防ぎます

ログの取り込み — OTLP ネイティブ対応

LogClaw は、唯一のログ取り込みプロトコルとして OTLP（OpenTelemetry Protocol） を使用します。OTLP は、主要なすべての可観測性ベンダー（Datadog、Splunk、Grafana、AWS、GCP、Azure）がサポートする業界標準です。

対応するトランスポート：

• gRPC — <collector>:4317（高スループットの場合に推奨）
• HTTP/JSON — <collector>:4318/v1/logs

OpenTelemetry SDK、エージェント、コレクターであれば、カスタム統合なしで LogClaw に直接ログを送信できます。OTel Collector は各ログに tenant_id を付加してバッチ処理し、otlp_json エンコーディングで Kafka に書き込みます。

{
  "resourceLogs": [{
    "resource": {
      "attributes": [
        {"key": "service.name", "value": {"stringValue": "my-service"}},
        {"key": "host.name", "value": {"stringValue": "my-service-pod-abc12"}}
      ]
    },
    "scopeLogs": [{
      "logRecords": [{
        "timeUnixNano": "1709510400000000000",
        "severityText": "ERROR",
        "body": {"stringValue": "Something went wrong"},
        "traceId": "abcdef1234567890abcdef1234567890",
        "spanId": "abcdef12345678",
        "attributes": [
          {"key": "environment", "value": {"stringValue": "production"}}
        ]
      }]
    }]
  }]
}

Python、Java、Node.js の SDK の例については、OTLP Integration Guide をご覧ください。

MCP サーバー — AI コーディングツール

logclaw-mcp-server は、Model Context Protocol を介して、AI コーディングツールを LogClaw のインシデント、ログ、異常に接続します。8 個のツールを含む npm パッケージとして公開されています。

npx logclaw-mcp-server

Claude Code、Cursor、Windsurf、および MCP 互換のあらゆるクライアントで動作します。ホスト型サーバー（https://mcp.logclaw.ai、OAuth 2.1、インストール不要）も利用できます。

セットアップ手順については、MCP Integration Guide を参照してください。

Slack Bot — インシデント通知

logclaw-slack-bot は、リッチな Block Kit 形式、DM サポート、OAuth に対応したリアルタイムのインシデント通知を Slack に配信します。Cloudflare Workers 上で動作します。

セットアップについては、Integrations を参照してください。

Auth Proxy — API キーの検証

logclaw-auth-proxy は、イングレスと OTel Collector の間に配置されます。PostgreSQL に対して API キーを検証し、OTLP ペイロードに tenant_id を挿入して、レート制限（認証なしの場合は 200 req/min、テナントごとに 6000 req/min）を適用します。ステートレスで、水平スケーリングが可能です。

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コンポーネントのバージョン

コンポーネント	バージョン
Apache Kafka (Strimzi)	3.7.0
Apache Flink	1.19.0
OpenSearch	2.14.0
External Secrets Operator	0.10.3
cert-manager	v1.16.1
Apache Airflow	1.14.0
Zammad	12.4.1
OpenTelemetry Collector Contrib	0.114.0
KServe	0.13.0
Feast	0.40.0
Next.js (ダッシュボード)	16.1.6

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開発

ダッシュボード（Next.js）

cd apps/dashboard
npm install
npm run dev
# → http://localhost:3000

Bridge（Python）

cd apps/bridge
pip install -r requirements.txt
export KAFKA_BROKERS="localhost:9092"
export OPENSEARCH_ENDPOINT="http://localhost:9200"
python main.py
# → HTTP API on :8080 (/health, /metrics, /config)

設定のリファレンスについては、Bridge docs を参照してください。

Ticketing Agent（Python）

cd apps/ticketing-agent
pip install -r requirements.txt
export KAFKA_BROKERS="localhost:9092"
export OPENSEARCH_ENDPOINT="http://localhost:9200"
python main.py
# → HTTP API on :8080

Agent（Go）

cd apps/agent
go run main.go
# → HTTP API on :8080 (/health, /ready, /metrics)

Auth Proxy（TypeScript）

cd apps/logclaw-auth-proxy
npm install
npm run dev
# → HTTP API on :4318

API キーを含む PostgreSQL データベースが必要です。API Keys docs を参照してください。

MCP サーバー（TypeScript）

cd apps/logclaw-mcp-server
npm install && npm run build
LOGCLAW_API_KEY=lc_proj_test npx .

Helm Charts

# Lint all charts
make lint

# Render templates (dry-run, no cluster needed)
make template TENANT_ID=ci-test

# Diff current vs new
make template-diff TENANT_ID=dev-local

# Package charts as .tgz
make package

# Push to OCI registry
make push HELM_REGISTRY=oci://ghcr.io/logclaw/charts

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ドキュメント

ドキュメントの全文は docs.logclaw.ai でご覧いただけます。

はじめに：

• クイックスタート — ログの送信
• API キー
• ローカル開発
• アーキテクチャ

コンポーネント：

• Bridge — 異常検知とトレースの相関付け
• ダッシュボード — Web UI
• Ticketing Agent — 複数プラットフォームへのインシデント振り分け
• OTel Collector — OTLP の取り込み
• インシデント分類 — 複合スコアリング

インテグレーション：

• インテグレーションの概要 — PagerDuty、Jira、ServiceNow、OpsGenie、Slack
• MCP サーバー — Claude Code、Cursor、Windsurf

リファレンス：

• OTLP インテグレーションガイド — Python、Java、Node.js、Go SDK の例
• Values リファレンス — Helm chart の設定
• 新しいテナントのオンボーディング
• API リファレンス

エンタープライズ：

• Enterprise Console — 複数組織、API キー管理、プロジェクト設定

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貢献

皆様からの貢献を歓迎します！PR を作成する前に、ガイドラインをお読みください。

• 貢献ガイド
• 行動規範
• セキュリティポリシー

バグ報告や機能リクエストには、issue templates をご利用ください。

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ライセンス

Apache 2.0 — LICENSE を参照してください