Splunk MCP Server

Splunk MCP Server

Splunk MCP Server 是一個基於 FastMCP 的應用程式，讓語言模型和與 MCP 兼容的 AI 代理能通過自然語言和標準化協議與 Splunk Enterprise 或 Splunk Cloud 互動。它提供安全、靈活和實時訪問 Splunk 數據、搜索、KV 存儲和系統資源，支持多種通信模式以滿足不同的集成需求。

Author: livehybrid


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什麼是 Splunk MCP Server？

Splunk MCP Server 是一個強大的連接器，連接 Splunk 和模型上下文協議，使大型語言模型能以標準化且友好的方式與 Splunk 服務進行通信。它將 Splunk 的複雜 API 和管理操作抽象為可發現和可調用的 "工具"，能自動化諸如搜索、用戶管理、索引檢查和鍵值存儲訪問等任務，所有操作皆可通過自然語言或程序請求進行。

如何配置

  1. 設置環境變數
    通過導出環境變數來配置 Splunk 和 MCP 的連接設置，如 SPLUNK_HOST、SPLUNK_PORT、SPLUNK_USERNAME 和 SPLUNK_PASSWORD（或 SPLUNK_TOKEN）。根據需要調整 VERIFY_SSL 用於證書驗證。
  2. 選擇操作模式
    決定使用哪種模式：SSE（默認，用於實時代理連接）、API（REST 端點）或 STDIO（用於直接與本地 AI 代理如 Claude Desktop 集成）。
  3. 安裝依賴項
    使用 uv、poetry 或 pip 安裝所有所需的 Python 套件。
  4. 啟動應用程式
    根據您的設置，使用 Python 或 Docker 命令以所選模式運行服務。
    • 對於 SSE 模式： python splunk_mcp.py
    • 對於 API 模式： python splunk_mcp.py api
    • 對於 STDIO 模式： python splunk_mcp.py stdio
  5. （可選）在 Docker 中運行
    使用 docker compose 來構建和部署該服務於任何受支持的模式。

如何使用

  • 對於 LLMs/AI 代理：
    將您的 AI 助手客戶端（如 Claude Desktop 或基於網頁的代理）連接到 Splunk MCP Server 的端點（SSE、API 或 STDIO）。然後，客戶端可以根據需要發現和調用工具（Splunk 操作）。
  • 通過工具互動：
    使用自然語言或程序請求來觸發 Splunk 搜索、查看索引、管理用戶或操作 KV 存儲。MCP 層將這些請求轉換為安全的、有權限的查詢，傳送到您的 Splunk 實例。
  • 測試與驗證：
    執行內建的健康檢查和集成測試，以確保連接性和功能性。可以從 CLI 和 Docker 容器進行測試搜索和工具調用。
  • API 和 SSE 端點： 訪問 RESTful 或 SSE 端點，將 Splunk 的洞察集成到第三方儀表板或自動化流程中。

主要特點

  • 多種操作模式：SSE、API 和 STDIO，適合各種客戶端和代理界面。
  • 自然語言 Splunk 搜索：將普通語言查詢轉換為 Splunk 搜索任務，並具有靈活的參數。
  • 索引和用戶管理：直接從代理界面列舉和檢查索引/用戶。
  • KV 存儲操作：對 Splunk KV 存儲集合的完整 CRUD 操作。
  • 異步性能：使用異步編程提高吞吐量和響應性。
  • 全面日誌記錄：詳細且帶有 emoji 的日誌可增加可觀察性並易於故障排除。
  • 可自定義的 SSL 安全性：可以選擇嚴格證書驗證或放寬模式進行開發。
  • 深度錯誤處理：為所有工具調用提供清晰、結構化的錯誤信息。
  • 健康與連接檢查：內建的工具和端點用於驗證服務準備和 Splunk 連接性。

使用案例

  • AI 驅動的 IT 操作：自動化常規的 Splunk 查詢、索引管理和用戶查詢。
  • 安全分析：使用 LLM 搜索日誌、分析威脅模式，並提取調查流程所需的上下文數據。
  • DevOps 監控：啟用聊天操作或代理工作流來查詢系統索引、檢查健康狀況和管理日誌存儲。
  • 自動化報告：使用自然語言命令生成報告或從 Splunk 提取數據，減少手動儀表板的使用。
  • 為 Splunk 構建自定義 AI 代理：構建基於 LLM 的機器人或副駕駛，通過 MCP 與 Splunk 進行編程互動。

常見問題

Q1：Splunk MCP Server 支持哪些操作模式？我應該使用哪一種？
A：它支持 SSE（用於實時 AI/網頁客戶端）、API（REST 調用供程序集成）和 STDIO（用於與 Claude Desktop 等直接代理連接）。SSE 是默認模式；根據您的集成場景選擇。

Q2：我如何保護我的 Splunk 資訊並確保安全部署？
A：請務必對證書使用環境變數，並且切勿提交到版本控制。對於生產環境，強制使用 VERIFY_SSL=true，在可能的情況下使用 Docker secrets 並限制端口曝光。

Q3：我可以將 Splunk MCP Server 用於 Splunk Cloud 和 Enterprise 版本嗎？
A：可以，它支持 Splunk Enterprise（本地）和 Splunk Cloud。配置是相同的；只需確保端點可以訪問並正確驗證。

Q4：我如何排查失敗的 Splunk 搜索或連接問題？
A：檢查 MCP 服務器日誌（包含詳細的 emoji/日誌），查看工具響應中的錯誤信息，檢查環境變數的正確性，並驗證 Splunk API/網絡連接。

Q5：我可以添加自定義工具或擴展 MCP 伺服器以進行其他 Splunk 操作嗎？
A：當然可以—Splunk MCP 是可擴展的。您可以將新的 MCP 工具實現為 Python 異步函數並註冊它們，以提供額外的 Splunk 或第三方整合。