Log Analysis SQLite

🚀 使用SQLite MCP服務器進行日誌分析

本項目提供了實用工具，可從壓縮的日誌文件創建SQLite數據庫，並藉助模型上下文協議（MCP）SQLite服務器與之交互，助力高效的日誌分析工作。

🚀 快速開始

📦 安裝指南

首先，創建並激活虛擬環境，然後安裝項目所需的依賴包：

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

接著，將日誌文件以 .gz 格式存放在指定文件夾中，運行以下命令創建日誌數據庫：

python3 create_log_db.py 

🔧 MCP SQLite服務器配置

若要在Cursor中配置MCP SQLite服務器，可按以下步驟操作：

1. 進入Cursor設置；
2. 找到MCP選項；
3. 添加新的MCP服務器；
4. 服務器名稱設置為 SQLlite；
5. 設置類型選擇 命令行；
6. 將以下內容複製到命令框中：

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

📚 詳細文檔

💼 項目內容

• create_log_db.py：此腳本用於將日誌文件提取並解析到SQLite數據庫。
• query_logs.py：可直接使用該腳本查詢SQLite數據庫。
• logs.db：該SQLite數據庫包含了解析後的日誌數據。

🗃️ 數據庫結構

數據庫包含以下幾個重要的表：

logs 表

stack_traces 表

parsing_errors 表