grafana-loki-logs

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。

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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

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前置条件

• Python 3.10+
• 已配置 grafana-loki MCP Server
• 已配置 GRAFANA_USERNAME 和 GRAFANA_PASSWORD

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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
  )

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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

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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。

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4. list_services - 列出可用服务

列出 Loki 中所有可用的 service_name。

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5. list_label_values - 查询 Label 值

查询指定 Label 的可用值，例如：

• pod
• namespace
• detected_level

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6. query_logs_by_logql - LogQL 高级查询

直接使用 LogQL 表达式查询复杂场景。

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推荐工作流程

场景 A：用户报告线上异常

1. 使用 query_logs 搜索错误日志
2. 找到关键错误后，使用 query_log_context 获取上下文
3. 结合代码分析定位根因

场景 B：查看服务健康状况

1. 使用 query_logs_volume 查看错误趋势
2. 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

1. 使用 list_services 查询所有服务
2. 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。

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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

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注意事项

1. 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
2. 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
3. Pod 定位：多副本服务建议指定 pod 参数，避免日志混杂
4. LogQL 语法：支持 |=（包含）、!=（不包含）、|~（正则匹配）、!~（正则排除）
5. 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