Azure Log Analytics MCP

🚀 Azure オブジェクト分析器ログ MCP サーバー

このサーバーは、自然言語で Azure オブジェクト分析器のログをクエリするための MCP（モデルコンテキストプロトコル）サーバーです。大型言語モデルが自然言語クエリを KQL（Kusto クエリ言語）に変換し、Azure オブジェクト分析器で実行できるようにします。

✨ 主な機能

• Claude AI を使用して自然言語クエリを KQL に変換する
• KQL クエリを実行して Azure オブジェクト分析器にアクセスする
• 結果を LLMs が消費しやすいようにフォーマットする
• 直接対話用の CLI モードと、LLM 統合用の MCP サーバーモードを提供する

📦 インストール

前提条件

• Node.js 18.x 以上
• オブジェクト分析器ワークスペースを持つ Azure サブスクリプション
• Claude AI を使用するための Anthropic API キー
• 適切な資格情報が設定された Azure CLI

インストール手順

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/MananShahTR/azure-log-analytics-mcp.git
cd azure-log-analytics-mcp

# 依存関係をインストールする
npm install

# プロジェクトをビルドする
npm run build

📚 ドキュメント

設定

サーバーには以下の環境変数が必要です。

• ANTHROPIC_API_KEY：Claude AI を使用するためのあなたの Anthropic API キー

Azure の資格情報は、Azure CLI の資格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 ファイルで以下の内容を設定する必要があります。

• subscriptionId：あなたの Azure サブスクリプション ID
• resourceGroup：オブジェクト分析器リソースを含むリソースグループ
• appInsightsId：あなたのアプリケーションインサイトリソースの名前

使用方法

CLI ツール

# CLI ツールとして実行する
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/index.js

MCP サーバー

# MCP サーバーとして実行する
ANTHROPIC_API_KEY=your_key_here node build/mcp-server.js

MCP 設定構成

以下の内容をあなたの MCP 設定構成ファイルに追加します。

{
  "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

接続すると、MCP サーバーは以下のツールを提供します。

• query_logs：自然言語で Azure オブジェクト分析器をクエリする
  • パラメーター：
    • query：トラッキングログに関する自然言語クエリ（必須）
    • timeRange：オプションの時間範囲（例：「過去 24 時間」、「先週」）
    • limit：返される最大結果数

💻 使用例

// MCP ツール使用の例
use_mcp_tool({
  server_name: "azure-log-analytics",
  tool_name: "query_logs",