🚀 使用SQLite MCP服务器进行日志分析

本项目提供了实用工具，可从压缩的日志文件创建SQLite数据库，并借助模型上下文协议（MCP）SQLite服务器与之交互，助力高效的日志分析工作。

🚀 快速开始

📦 安装指南

首先，创建并激活虚拟环境，然后安装项目所需的依赖包：

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

接着，将日志文件以 .gz 格式存放在指定文件夹中，运行以下命令创建日志数据库：

python3 create_log_db.py 

🔧 MCP SQLite服务器配置

若要在Cursor中配置MCP SQLite服务器，可按以下步骤操作：

1. 进入Cursor设置；
2. 找到MCP选项；
3. 添加新的MCP服务器；
4. 服务器名称设置为 SQLlite；
5. 设置类型选择 命令行；
6. 将以下内容复制到命令框中：

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

📚 详细文档

💼 项目内容

• create_log_db.py：此脚本用于将日志文件提取并解析到SQLite数据库。
• query_logs.py：可直接使用该脚本查询SQLite数据库。
• logs.db：该SQLite数据库包含了解析后的日志数据。

🗃️ 数据库结构

数据库包含以下几个重要的表：

logs 表

stack_traces 表

parsing_errors 表