Log Analysis SQLite

🚀 ログ分析用SQLite MCPサーバーの使用

このプロジェクトは、圧縮されたログファイルからSQLiteデータベースを作成し、モデルコンテキストプロトコル（MCP）SQLiteサーバーを使用してそれとやり取りするツールを提供します。

🚀 クイックスタート

📦 インストール

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip3 install -r requirements.txt

ログファイルを.gzファイルとしてフォルダに配置した後、以下を実行します。

python3 create_log_db.py 

MCP SQLiteサーバーの設定

CursorでMCP SQLiteサーバーを設定するには、以下の手順に従います。

• Cursorの設定にアクセスします。
• MCPを選択します。
• 新しいMCPサーバーを追加します。
• 名前を SQLlite と設定します。
• 設定タイプを コマンドライン に設定します。
• 以下の内容をコマンドボックスに入力します。

npx -y @smithery/cli@latest run mcp-server-sqlite-npx --config "{\"databasePath\":\"/path/to/thedatbase/logs.db\"}"

📚 ドキュメント

プロジェクトの内容

• create_log_db.py：ログファイルを抽出し、解析してSQLiteデータベースに保存するスクリプトです。
• query_logs.py：SQLiteデータベースを直接クエリするスクリプトです。
• logs.db：解析されたログデータを含むSQLiteデータベースです。

データベース構造

データベースは以下のテーブルを含んでいます。

logs テーブル

stack_traces テーブル

parsing_errors テーブル