Umami MCP Server

🚀 Umami

Umamiは強力で柔軟性の高いモニタリングツールです。このツールを使用することで、システムのパフォーマンス分析やデータ収集を行うことができ、システムの安定性と保守性を向上させることができます。

🚀 クイックスタート

Umamiを使用するには、まずインストールと環境設定を行う必要があります。以下に手順を説明します。

インストール

pip install umami

環境変数の設定

.env ファイルに以下の内容を追加します。

UMAMI_DB_TYPE=sqlite
UMAMI_DB_PATH=/var/lib/umami/umami.db
UMAMI_LISTEN_ADDRESS=0.0.0.0
UMawi_PORT=3000

サービスの起動

umami serve --config ./config.yaml

✨ 主な機能

Umamiには、以下のような主な機能があります。

データ収集

• ログ収集：システムログやアプリケーションログなど、複数のデータソースからのログ収集をサポートしています。
• 指標監視：CPU、メモリ、ディスクI/Oなどのサーバーリソースの使用状況をリアルタイムで監視します。

データ保存

CREATE TABLE metrics (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    value REAL NOT NULL,
    timestamp DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

💻 使用例

基本的な使用法

Umamiを使用してモニタリングタスクを作成する例を示します。

from umami import Monitor

monitor = Monitor()
monitor.start_collection()

高度な使用法

Umamiを使用してデータを可視化する例を示します。

• ダッシュボード：時系列グラフや棒グラフなど、リアルタイムデータのグラフィカルな表示を提供します。
• レポート生成：PDFおよびHTML形式の出力をサポートするパフォーマンス分析レポートを自動生成します。

📚 ドキュメント

Umami機能の拡張

Umamiの機能を拡張する方法を説明します。

カスタム指標の追加

from umami import Metric

class CustomMetric(Metric):
    def collect(self):
        return {
            'custom_value': self.get_custom_data()
        }

プラグインシステムの実装

from umami.plugins import Plugin

class MyPlugin(Plugin):
    def on_data_collected(self, data):
        print("New data collected:", data)

ベストプラクティス

Umamiを使用する際のベストプラクティスを説明します。

ログ管理

• 古いログを定期的に削除して、過度のストレージ使用を避けます。
• 長期的な分析と監査を容易にするために、ログアーカイブポリシーを設定します。

パフォーマンスチューニング

• 実際のニーズに応じてデータ収集頻度を調整し、リソース消費を削減します。
• 効率的なデータベースインデックスを使用してクエリパフォーマンスを最適化します。

トラブルシューティング

Umamiを使用する際に発生する可能性のある問題とその解決策を説明します。

データ収集の問題

# サービスの状態を確認する
systemctl status umami

# ログを表示する
journalctl -u umami --since "10 minutes ago"

接続の問題

• ネットワーク設定が正しいことを確認し、ファイアウォール規則が関連するポートの通信を許可していることを確認します。
• ターゲットサーバーに到達できることを確認し、pingテストでネットワーク接続性を確認します。

🔧 技術詳細

Umamiは、合理的な設定と拡張により、さまざまなパフォーマンス分析ニーズを満たすことができる強力で柔軟なモニタリングツールです。その核心機能と使用方法を習得することで、システムの安定性と保守性を効果的に向上させることができます。