Splunk MCPサーバーとは？
Splunk MCPサーバーは、Splunkとモデルコンテキストプロトコルの強力なコネクタであり、大規模な言語モデルが標準化されたエージェントフレンドリーな方法でSplunkサービスと通信できるようにします。Splunkの複雑なAPIと管理操作を発見可能で呼び出し可能な「ツール」として抽象化し、検索、ユーザー管理、インデックス検査、キー・バリュー・ストアへのアクセスなどのタスクを自然言語またはプログラムによるリクエストを介して自動化します。
設定方法
- 環境変数を設定
SPLUNK_HOST、SPLUNK_PORT、SPLUNK_USERNAME、SPLUNK_PASSWORD（またはSPLUNK_TOKEN）などの環境変数をエクスポートして、SplunkとMCPの接続設定を構成します。証明書検証のためにVERIFY_SSLを必要に応じて調整します。 - 操作モードを選択
モードを決定します：SSE（デフォルト、ライブエージェント接続用）、API（RESTエンドポイント）、またはSTDIO（Claude DesktopのようなローカルAIエージェントとの直接統合用）。 - 依存関係をインストール
uv、poetry、またはpipを使用して必要なPythonパッケージをすべてインストールします。 - アプリケーションを起動
セットアップに応じて、選択したモードでサーバーをPythonまたはDockerコマンドを使用して実行します。- SSEモードの場合：
python splunk_mcp.py - APIモードの場合：
python splunk_mcp.py api - STDIOモードの場合：
python splunk_mcp.py stdio
- SSEモードの場合：
- （オプション）Dockerで実行
docker composeを使用して、サポートされる任意のモードでサービスを構築および展開します。
使用方法
- LLM/AIエージェント向け:
AIアシスタントクライアント（Claude Desktopやウェブベースのエージェントなど）をSplunk MCPサーバーのエンドポイント（SSE、API、またはSTDIO）に接続します。クライアントは、必要に応じてツール（Splunk操作）を発見して呼び出すことができます。 - ツールを介して対話:
自然言語またはプログラムによるリクエストを使ってSplunkの検索を開始したり、インデックスを表示したり、ユーザーを管理したり、KVストアに操作を行います。MCP層はこれらをあなたのSplunkインスタンスへの安全で権限のあるクエリに変換します。 - テストと検証:
組み込みの健康チェックと統合テストを実行して、接続性と機能性を確認します。CLIやDockerコンテナからのテスト検索やツール呼び出しが可能です。 - API & SSEエンドポイント: Splunkのインサイトをサードパーティのダッシュボードや自動化に統合するためのRESTfulまたはSSEエンドポイントにアクセスします。
主な機能
- 複数の操作モード: SSE、API、STDIOの各モードで、多様なクライアントとエージェントインターフェースに対応。
- 自然言語によるSplunk検索: 自然言語のクエリをSplunkの検索ジョブに変換し、柔軟なパラメーターを持ちます。
- インデックスとユーザー管理: エージェントインターフェースから直接インデックスやユーザーを列挙して検査します。
- KVストア操作: SplunkのKVストアコレクションに対するフルCRUD操作。
- 非同期パフォーマンス: 高スループットと反応性のある操作のために非同期プログラミングを使用しています。
- 包括的なロギング: 詳細で絵文字を追加したログが可視性を高め、トラブルシューティングを容易にします。
- カスタマイズ可能なSSLセキュリティ: 厳しい証明書検証と開発用のリラックスモードの間で選択可能。
- 深いエラーハンドリング: すべてのツール呼び出しについて明確で構造化されたエラーメッセージ。
- 健康と接続性チェック: サービスの準備状況とSplunkへの接続性を確認するための組み込みツールとエンドポイント。
使用例
- AI駆動のIT運用: 定期的なSplunkクエリ、インデックス管理、およびユーザー検索をLLMベースのアシスタントから自動化します。
- セキュリティ分析: LLMを使用してログを検索し、脅威パターンを分析し、調査フローのためにコンテキストデータを取得します。
- DevOpsモニタリング: チャットオプスやエージェントワークフローを有効にして、システムインデックスをクエリし、健康状態を確認し、ログ保存を管理します。
- 自動レポート作成: Splunkからのデータを自然言語コマンドで生成し、手動ダッシュボードの使用を減らします。
- Splunk用のカスタムAIエージェント: MCPを通じてSplunkとプログラム的に対話するLLM駆動のボットやコパイロットを構築します。
FAQ
Q1: Splunk MCPサーバーはどのような操作モードをサポートしており、どれを使用すべきですか？
A: SSE（リアルタイムのAI/webクライアント用）、API（プログラム的統合のためのREST呼び出し）、STDIO（Claude Desktopのような直接エージェント接続用）をサポートしています。デフォルトはSSEで、統合シナリオに基づいて選択してください。
Q2: Splunkの資格情報をどのように保護し、安全なデプロイメントを確保しますか？
A: 常に資格情報のために環境変数を使用し、それをソースコントロールにコミットしないでください。本番環境では、VERIFY_SSL=trueを強制し、可能な場合はDockerシークレットを使用し、ポートの露出を制限してください。
Q3: Splunk CloudとEnterpriseエディションでSplunk MCPサーバーを使用できますか？
A: はい、両方のSplunk Enterprise（オンプレミス）とSplunk Cloudをサポートしています。構成は同一で、エンドポイントがアクセス可能で適切に認証されていることを確認してください。
Q4: Splunkの検索が失敗したり、接続に問題がある場合はどのようにトラブルシューティングしますか？
A: MCPサーバーのログを確認し（詳細な絵文字/ロギングを含む）、ツール応答内のエラーメッセージをレビューし、環境変数の正しさを確認し、Splunk API/ネットワーク接続性を確認します。
Q5: カスタムツールを追加したり、他のSplunk操作のためにMCPサーバーを拡張できますか？
A: もちろんです。Splunk MCPは拡張可能です。新しいMCPツールをPythonの非同期関数として実装し、追加のSplunkやサードパーティ統合を提供するために登録できます。