TRAE 查看 MCP Server 的日志

TRAE（Trace and Error Analysis Engine）是一种用于分析和查看 MCP（Microservices Control Plane）服务器日志的工具。它帮助开发人员快速定位和解决分布式系统中的问题。以下是使用 TRAE 查看 MCP Server 日志的详细方法和代码示例。

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安装 TRAE 工具

确保已安装 Python 3.7 或更高版本，并通过 pip 安装 TRAE 工具：

pip install trae

验证安装是否成功：

trae --version

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配置 TRAE 连接 MCP Server

创建一个配置文件 trae_config.yaml，设置 MCP Server 的连接信息：

server:
  host: "mcp.example.com"
  port: 8080
  username: "admin"
  password: "securepassword"
log_path: "/var/log/mcp/server.log"

加载配置文件并测试连接：

import trae

config = trae.load_config("trae_config.yaml")
client = trae.MCPClient(config)
if client.test_connection():
    print("Connected to MCP Server successfully.")
else:
    print("Connection failed.")

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查看实时日志

使用 TRAE 实时监控 MCP Server 的日志输出：

log_stream = client.stream_logs()
for line in log_stream:
    print(line)

过滤特定级别的日志（如 ERROR）：

error_logs = client.filter_logs(level="ERROR")
for log in error_logs:
    print(log)

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查询历史日志

查询过去 24 小时内的日志：

from datetime import datetime, timedelta

end_time = datetime.now()
start_time = end_time - timedelta(days=1)
logs = client.get_logs(start_time, end_time)
for log in logs:
    print(log)

按关键字搜索日志（例如搜索包含“timeout”的条目）：

results = client.search_logs("timeout")
for result in results:
    print(result)

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高级日志分析

使用正则表达式提取特定模式的日志（如提取所有 HTTP 500 错误）：

import re

pattern = r"HTTP\/1\.1\" 500"
logs = client.get_logs(start_time, end_time)
for log in logs:
    if re.search(pattern, log):
        print(log)

将日志导出为 CSV 文件以便进一步分析：

import pandas as pd

logs = client.get_logs(start_time, end_time)
df = pd.DataFrame(logs, columns=["timestamp", "level", "message"])
df.to_csv("mcp_logs.csv", index=False)

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自动化日志监控

设置一个简单的监控脚本，定期检查并报警 ERROR 日志：

import time

while True:
    errors = client.filter_logs(level="ERROR")
    if errors:
        print(f"Detected {len(errors)} ERROR logs:")
        for error in errors:
            print(error)
    time.sleep(300)  # 每 5 分钟检查一次

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日志可视化

使用 Matplotlib 绘制日志级别分布图：

import matplotlib.pyplot as plt

logs = client.get_logs(start_time, end_time)
levels = [log["level"] for log in logs]
level_counts = pd.Series(levels).value_counts()

plt.bar(level_counts.index, level_counts.values)
plt.xlabel("Log Level")
plt.ylabel("Count")
plt.title("MCP Server Log Level Distribution")
plt.show()

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总结

TRAE 提供了强大的功能来查看和分析 MCP Server 的日志。通过实时监控、历史查询、高级过滤和自动化脚本，可以高效地定位和解决问题。以上代码示例展示了 TRAE 的核心用法，可根据实际需求进一步扩展。