Splunk MCP Server

Was ist der Splunk MCP-Server?

Der Splunk MCP-Server ist ein leistungsstarker Connector zwischen Splunk und dem Model Context Protocol. Er ermöglicht großen Sprachmodellen die Kommunikation mit Splunk-Diensten auf eine standardisierte und agentenfreundliche Weise. Der Server abstrahiert die komplexe API und die Verwaltungsoperationen von Splunk und stellt diese als entdeckbare und aufrufbare "Tools" zur Verfügung. So werden Aufgaben wie Suche, Benutzerverwaltung, Indexinspektion und Zugriff auf den Key-Value-Speicher automatisch über natürliche Sprache oder programmgesteuerte Anfragen ausgeführt.

So konfigurieren Sie

Umgebungsvariablen festlegen
Konfigurieren Sie die Verbindungseinstellungen für Splunk und MCP, indem Sie Umgebungsvariablen wie SPLUNK_HOST, SPLUNK_PORT, SPLUNK_USERNAME und SPLUNK_PASSWORD (oder SPLUNK_TOKEN) exportieren. Passen Sie VERIFY_SSL nach Bedarf für die Zertifikatsvalidierung an.
Betriebsmodus wählen
Wählen Sie einen Modus: SSE (Standardmodus, für Live-Agentenverbindungen), API (REST-Endpunkte) oder STDIO (für die direkte Integration mit lokalen KI-Agenten wie Claude Desktop).
Abhängigkeiten installieren
Verwenden Sie uv, poetry oder pip, um alle benötigten Python-Pakete zu installieren.
Anwendung starten
Je nach Ihrer Einrichtung führen Sie den Server in Ihrem gewählten Modus mit Python oder Docker-Befehlen aus.
- Für den SSE-Modus: python splunk_mcp.py
- Für den API-Modus: python splunk_mcp.py api
- Für den STDIO-Modus: python splunk_mcp.py stdio
(Optional) In Docker ausführen
Verwenden Sie docker compose, um den Dienst in einem unterstützten Modus zu erstellen und bereitzustellen.

So verwenden Sie

Für LLMs/KI-Agenten:
Verbinden Sie Ihren KI-Assistenzclient (wie Claude Desktop oder einen webbasierten Agenten) mit dem Endpoint des Splunk MCP-Servers (SSE, API oder STDIO). Der Client kann dann nach Bedarf Tools (Splunk-Operationen) entdecken und aufrufen.
Über Tools interagieren:
Verwenden Sie natürliche Sprache oder programmgesteuerte Anfragen, um Splunk-Suchen auszulösen, Indizes anzuzeigen, Benutzer zu verwalten oder im KV-Speicher zu arbeiten. Die MCP-Schicht übersetzt diese in sichere, berechtigte Abfragen an Ihre Splunk-Instanz.
Testen & Validierung:
Führen Sie eingebaute Gesundheitsprüfungen und Integrationstests aus, um die Konnektivität und Funktionalität sicherzustellen. Testsuchanfragen und Toolaufrufe sind sowohl über die CLI als auch über Docker-Container möglich.
API- & SSE-Endpunkte: Greifen Sie auf RESTful- oder SSE-Endpunkte zu, um Splunk-Einblicke in Dashboards oder Automatisierungen von Drittanbietern zu integrieren.

Hauptmerkmale

Mehrere Betriebsmodi: SSE, API und STDIO, um eine Vielzahl von Clients und Agentenschnittstellen zu bedienen.
Natürliche Sprache Splunk-Suche: Wandelt einfache Sprachabfragen in Splunk-Suchjobs um, mit flexiblen Parametern.
Index- & Benutzerverwaltung: Zählen und inspizieren Sie Indizes/Benutzer direkt über die Agentenschnittstelle.
KV-Speicheroperationen: Vollständige CRUD-Befehle für Splunk-KV-Speichersammlungen.
Asynchrone Leistung: Nutzt asynchrone Programmierung für eine hohe Durchsatzrate und reaktionsschnelle Operationen.
Umfassendes Logging: Detaillierte, emoji-erweiterte Protokolle erhöhen die Beobachtbarkeit und erleichtern das Troubleshooting.
Anpassbare SSL-Sicherheit: Wählen Sie zwischen strenger Zertifikatsprüfung und entspannten Modi für die Entwicklung.
Umfassende Fehlerbehandlung: Klare, strukturierte Fehlermeldungen für alle Toolaufrufe.
Gesundheits- & Verbindungsprüfungen: Eingebautes Tool und Endpoint zur Überprüfung der Dienstbereitschaft und Splunk-Konnektivität.

Anwendungsfälle

KI-gestützte IT-Operationen: Automatisieren Sie routinemäßige Splunk-Abfragen, Indexverwaltung und Benutzerabfragen von einem LLM-basierten Assistenten.
Sicherheitsanalyse: Verwenden Sie LLMs, um Protokolle zu durchsuchen, Bedrohungsmuster zu analysieren und kontextuelle Daten für Untersuchungsabläufe abzurufen.
DevOps-Überwachung: Ermöglichen Sie ChatOps oder Agenten-Workflows, um Systemindizes abzufragen, den Gesundheitszustand zu überprüfen und die Protokollspeicherung zu verwalten.
Automatisierte Berichterstattung: Erstellen Sie Berichte oder extrahieren Sie Daten aus Splunk mit natürlichen Sprachbefehlen, wodurch die manuelle Verwendung von Dashboards reduziert wird.
Benutzerdefinierte KI-Agenten für Splunk: Erstellen Sie von LLM unterstützte Bots oder Co-Piloten, die programmgesteuert mit Splunk über MCP interagieren.

FAQ

Q1: Welche Betriebsmodi unterstützt der Splunk MCP-Server und welchen sollte ich verwenden?
A: Er unterstützt SSE (für Echtzeit-KI/web-Clients), API (REST-Aufrufe für programmgesteuerte Integrationen) und STDIO (für direkte Agentenverbindungen wie mit Claude Desktop). SSE ist der Standard; wählen Sie basierend auf Ihrem Integrationsszenario.

Q2: Wie schütze ich meine Splunk-Anmeldeinformationen und stelle eine sichere Bereitstellung sicher?
A: Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen für Anmeldeinformationen und geben Sie sie niemals im Quellcode weiter. Für die Produktion setzen Sie VERIFY_SSL=true, verwenden Sie Docker Secrets, wenn möglich, und schränken Sie die Portexposition ein.

Q3: Kann ich den Splunk MCP-Server mit Splunk Cloud und Enterprise-Versionen verwenden?
A: Ja, er unterstützt sowohl Splunk Enterprise (vor Ort) als auch Splunk Cloud. Die Konfiguration ist identisch; stellen Sie einfach sicher, dass der Endpoint zugänglich und ordnungsgemäß authentifiziert ist.

Q4: Wie kann ich bei fehlgeschlagenen Splunk-Suchen oder Verbindungsproblemen Fehlerbehebung betreiben?
A: Überprüfen Sie die MCP-Serverprotokolle (mit detaillierten Emoji/Logging), überprüfen Sie die Fehlermeldungen in den Toolantworten, prüfen Sie die Korrektheit der Umgebungsvariablen und überprüfen Sie die Splunk API-/Netzwerkverbindung.

Q5: Kann ich benutzerdefinierte Tools hinzufügen oder den MCP-Server für andere Splunk-Operationen erweitern?
A: Absolut – der Splunk MCP ist erweiterbar. Sie können neue MCP-Tools als Python-Async-Funktionen implementieren und diese registrieren, um zusätzliche Splunk- oder Drittanbieter-Integrationen bereitzustellen.

Tool Name	Beschreibung
list_tools	Gibt eine Liste aller verfügbaren MCP-Tools auf dem Server aus, einschließlich Beschreibungen und unterstützter Parameter, sodass Agenten verfügbare Operationen entdecken können.
health_check	Überprüft die Konnektivität zu Splunk und gibt eine Liste der erkannten Splunk-Apps zurück; wird verwendet, um eine erfolgreiche Einrichtung und Konnektivität zu überprüfen.
ping	Ein einfacher Endpoint, um zu überprüfen, ob der MCP-Server aktiv ist und antwortet; gibt 'pong' mit Serverinformationen zurück.
current_user	Gibt die Identität und Berechtigungsdetails des aktuell authentifizierten Splunk-Benutzers zurück.
list_users	Ruft eine Liste aller Splunk-Benutzer ab, einschließlich ihrer Rollen und ihres Status, zur administrativen Inspektion.
list_indexes	Listet alle Splunk-Indizes auf, die mit den aktuellen Anmeldeinformationen zugänglich sind, einschließlich der Sichtbarkeit in benutzerdefinierten oder Systemindizes.
get_index_info	Ruft detaillierte Informationen zu einem bestimmten Splunk-Index ab; erfordert den Parameter index_name.
indexes_and_sourcetypes	Gibt eine Zuordnung aller Indizes und ihrer zugehörigen Sourcetypes zurück, nützlich für die Protokoll- und Datenexploration.
search_splunk	Führt eine vom Benutzer bereitgestellte Splunk-Suchsquery aus, mit optionalen Parametern für Zeitfenster und maximale Ergebnisse.
list_saved_searches	Listet alle gespeicherten Suchjobs in der Splunk-Instanz auf, zur Unterstützung von Automatisierungen und der Überprüfung von wiederkehrenden Abfragen.
list_kvstore_collections	Ruft alle vorhandenen KV-Speichersammlungen ab und ermöglicht Einblicke in die Schlüssel-Wert-Speicherstrukturen von Splunk.
create_kvstore_collection	Erstellt eine neue KV-Speichersammlung in Splunk; erfordert den gewünschten parameter collection_name.
delete_kvstore_collection	Löscht eine bestimmte KV-Speichersammlung aus der Splunk-Instanz; erfordert den Parameter collection_name und die entsprechenden Berechtigungen.