Tailpipe MCP

🚀 尾管模型上下文协议（MCP）サーバー

人工知能によるログ分析の強力な機能を活用し、Tailpipeを通じてAIアシスタント（Claudeなど）をクラウドおよびSaaSのログに接続します。Tailpipe MCPサーバーを使用すると、自然言語でデータ資産全体を探索および分析できます。

Tailpipe MCPは、AIアシスタントと尾管ログを橋渡しし、以下の操作をサポートします。

• クエリ：自然言語または構造化クエリを使用して、ログから直接情報を取得します。
• 分析：集計、時系列分析、その他の高度な機能を通じて、ログデータを詳細に調査します。
• 監視：アラートとルールを設定し、ログ内のパターンまたは異常に基づいてアクションを実行します。
• コンテキスト：ログを関連するメタデータ（クラウドリソース、ユーザーアクティビティなど）と組み合わせて使用します。

🚀 クイックスタート

Tailpipe MCPサーバーを使って、自然言語でデータ資産全体を探索および分析することができます。以下に、インストールと設定の手順を説明します。

📦 インストール

リポジトリをクローンして環境を設定する

1. リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動します。

git clone https://github.com/turbot/tailpipe-mcp.git
cd tailpipe-mcp

2. 依存関係をインストールします。

npm install

3. プロジェクトをビルドします。

npm run build

📚 ドキュメント

構成

環境変数を使用してデータベースパスを構成する

以下の環境変数を設定して、データベースパスを指定します。

• TAILPIPE_MCP_DATABASE_PATH：データベースファイルのパスを指定します。

ログレベルを設定する

以下の環境変数を設定して、ログの詳細度を制御します。

• TAILPIPE_MCP_LOG_LEVEL：デフォルト値はinfoで、debug、info、warn、errorが選択可能です。

開発

Tailpipe MCPはオープンソースプロジェクトです。皆様の貢献を歓迎します。コードはGitHubで管理されており、Apache 2.0ライセンスに従っています。参加したい場合は、Slackコミュニティにアクセスしてください。

参加方法

• help wantedラベルの問題を確認して解決します。
• 議論に参加し、新機能や改善案を提案します。