Log Analysis SQLite

ログ分析とSQLiteデータベースツール

データベース開発者ツール #ログ分析 #SQLite #MCPサービス #データベースツール .Python

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update time : 2025-04-28

MCP SQLiteサーバーとは？

MCP SQLiteサーバーは、SQLiteデータベースに格納されたログデータにモデルコンテキストプロトコルを通じてアクセスし、クエリを実行するための軽量ツールです。ユーザーはこれを使用して、ログファイルを効率的に管理および分析することができます。

MCP SQLiteサーバーの使い方は？

まず、必要な依存関係をインストールし、データベースのパスを設定する必要があります。その後、サーバーを起動し、Cursorクライアントを使用して接続してクエリを実行します。

適用シナリオ

大量のログデータを迅速に検索および分析する必要がある開発チームや技術サポート担当者に適しています。

主な機能

複数のログレベルをサポートINFO、WARN、ERRORなど、異なるレベルのログを簡単にフィルタリングできます。

強力なクエリ機能ユーザーはSQL文を使用して直接ログデータをクエリおよび分析できます。

スタックトレースの可視化詳細なスタックトレース情報を提供し、問題のトラブルシューティングを容易にします。

利点と制限

利点

効率的なデータ処理速度

既存のシステムへの容易な統合

複雑なログ分析ニーズに対応

制限

大容量のデータベースではパフォーマンスを最適化する必要がある場合があります。

設定と使用には一定の技術的背景が必要です。

使い方

依存関係のインストール

仮想環境を作成し、必要なPythonパッケージをインストールします。

ログファイルの準備

圧縮されたログファイルを指定されたディレクトリに配置します。

データベースの生成

スクリプトを実行してSQLiteデータベースを生成します。

MCPサーバーの設定

Cursorで新しいMCPサーバーを追加し、データベースのパスを指定します。

使用例

エラーログの検索すべてのERRORレベルのログを抽出してさらに分析します。

毎日の警告回数の統計システムの安定性を評価するために、毎日の警告回数を計算します。

よくある質問

データベースのパフォーマンスを良好に保つにはどうすればいいですか？

接続に失敗した場合はどうすればいいですか？

複数ユーザーの同時アクセスはサポートされていますか？

🚀 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

列名	詳細
`id`	各ログエントリの一意の識別子です。
`timestamp`	ログエントリのタイムスタンプです。
`thread`	ログを生成したスレッドです。
`level`	ログレベル（INFO、WARN、ERROR、DEBUG）です。
`module`	ログを生成したモジュールです。
`message`	ログメッセージの内容です。
`source_file`	ソースログファイルです。
`raw_log`	生のログエントリです。

`stack_traces` テーブル

列名	詳細
`id`	各スタックトレースの一意の識別子です。
`log_id`	所属するログエントリを参照します。
`stack_trace`	完全なスタックトレーステキストです。

`parsing_errors` テーブル

列名	詳細
`id`	各解析エラーの一意の識別子です。
`line`	解析できなかった行です。
`source_file`	ソースログファイルです。
`error_message`	解析失敗の原因を説明するエラーメッセージです。
`timestamp`	解析エラーが発生した時間です。