| name | grafana-loki-logs |
| description | 通过 Grafana Loki MCP Server 查询线上/测试环境日志，支持按服务名和关键词搜索、日志量统计、上下文日志获取、服务列表查询等，帮助开发者快速定位线上问题。当用户提到查日志、看日志、log、error、exception、线上报错、排查问题、Loki、Grafana 或具体服务名时激活。 |
| inclusion | manual |
Grafana Loki 日志查询 Skill
通过 Grafana Loki MCP Server 查询线上和测试环境日志，结合 AI 代码分析能力快速定位线上问题。
快速安装（30 秒）
步骤 1：下载 server.py
下载地址：
https://raw.githubusercontent.com/liu294100/code-doctor-skills/refs/heads/main/AI/grafana-loki-mcp-server/server.py
Windows 快速下载
mkdir D:\dev\AI\grafana-loki-mcp-server
curl -o D:\dev\AI\grafana-loki-mcp-server\server.py `
https://raw.githubusercontent.com/liu294100/code-doctor-skills/refs/heads/main/AI/grafana-loki-mcp-server/server.py
步骤 2：安装依赖
pip install mcp httpx
步骤 3：安装 Skill
将本文件（SKILL.md）复制到：
- Windows：
%USERPROFILE%\.kiro\skills\grafana-loki-logs\SKILL.md
- macOS / Linux：
~/.kiro/skills/grafana-loki-logs/SKILL.md
步骤 4：配置 MCP
编辑全局配置文件：
~/.kiro/settings/mcp.json
或项目级配置文件：
<项目目录>/.kiro/settings/mcp.json
在 mcpServers 中添加：
{
"grafana-loki": {
"command": "python",
"args": [
"D:/dev/AI/grafana-loki-mcp-server/server.py"
],
"env": {
"GRAFANA_URL": "https://grafana.xxx.com",
"GRAFANA_USERNAME": "你的 Grafana 账号",
"GRAFANA_PASSWORD": "你的 Grafana 密码",
"GRAFANA_ORG_ID": "5",
"LOKI_DATASOURCE_UID": "ffkfi6twwk6wwf",
"LOKI_DATASOURCE_ID": "6"
},
"disabled": false,
"autoApprove": [
"query_logs",
"query_logs_volume",
"query_log_context",
"list_services",
"list_label_values",
"query_logs_by_logql"
]
}
}
注意：
args 中的路径请修改为你实际保存 server.py 的位置。- 配置
GRAFANA_USERNAME 和 GRAFANA_PASSWORD 后，Session 过期会自动刷新，无需人工干预。
步骤 5：重启 MCP
打开 Kiro 命令面板：
MCP → Reconnect MCP Server
前置条件
- Python 3.10+
- 已配置 grafana-loki MCP Server
- 已配置
GRAFANA_USERNAME 和 GRAFANA_PASSWORD
可用工具
Grafana Loki MCP Server 提供以下工具：
1. query_logs - 查询日志
按服务名和关键词搜索日志。
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|
service_name | ✅ | 服务名称，例如 xxx |
keyword | ❌ | 搜索关键词，多个关键词使用 | 分隔 |
time_from | ❌ | 开始时间，默认 now-15m |
time_to | ❌ | 结束时间，默认 now |
max_lines | ❌ | 最大返回行数，默认 100，最大 1000 |
extra_labels | ❌ | 额外 Label 过滤，例如 detected_level="error" |
使用示例
查询 xxx 最近 15 分钟的 error 日志
→ query_logs(
service_name="xxx",
keyword="error"
)
查询 chief-ipo-server 最近 1 小时的 exception 日志，只看 error 级别
→ query_logs(
service_name="chief-ipo-server",
keyword="exception",
time_from="now-1h",
extra_labels='detected_level="error"'
)
查询服务最近一次重启时间
→ query_logs(
service_name="xxx",
keyword="Started",
time_from="now-24h",
max_lines=20
)
2. query_log_context - 获取上下文日志
获取目标日志前后的上下文，用于追踪完整调用链。
参数说明
| 参数 | 必填 | 说明 |
|---|
service_name | ✅ | 服务名称 |
timestamp_ms | ✅ | 目标日志时间戳（毫秒），从 query_logs 返回结果获取 |
keyword | ❌ | 原始搜索关键词 |
before_lines | ❌ | 向前获取日志行数，默认 30 |
after_lines | ❌ | 向后获取日志行数，默认 30 |
pod | ❌ | 指定 Pod 名称 |
3. query_logs_volume - 日志量统计
按日志级别统计日志量，快速了解错误趋势。
4. list_services - 列出可用服务
列出 Loki 中所有可用的 service_name。
5. list_label_values - 查询 Label 值
查询指定 Label 的可用值，例如：
podnamespacedetected_level
6. query_logs_by_logql - LogQL 高级查询
直接使用 LogQL 表达式查询复杂场景。
推荐工作流程
场景 A：用户报告线上异常
- 使用
query_logs 搜索错误日志
- 找到关键错误后，使用
query_log_context 获取上下文
- 结合代码分析定位根因
场景 B：查看服务健康状况
- 使用
query_logs_volume 查看错误趋势
- 如果错误量异常，再使用
query_logs 分析具体错误
场景 C：不确定服务名称
- 使用
list_services 查询所有服务
- 确认服务名后继续分析
场景 D：查看服务最近重启时间
query_logs(
service_name="xxx",
keyword="Started",
time_from="now-24h"
)
通过搜索 Spring Boot 启动日志判断最近重启时间。
时间格式说明
| 格式 | 示例 | 说明 |
|---|
| 相对时间 | now-15m、now-1h、now-24h | 最近 N 分钟、小时、天 |
| 绝对时间 | 2026-06-18 10:30:00 | 精确时间点 |
| 毫秒时间戳 | 1781750435000 | Unix 毫秒时间戳 |
注意事项
- 查询范围：默认查询最近 15 分钟，排查历史问题时请指定
time_from
- 行数限制：单次最多返回 1000 条日志，建议缩小时间范围或增加关键词过滤
- Pod 定位：多副本服务建议指定
pod 参数，避免日志混杂
- LogQL 语法：支持
|=（包含）、!=（不包含）、|~（正则匹配）、!~（正则排除）
- 自动登录：配置账号密码后，Session 过期会自动刷新，无需人工维护
