AWS MCP ServerのGit Repo Research MCP Serverを試してみた

> python --version
Python 3.13.2
> node --version
v22.14.0

{
  "mcpServers": {
    "awslabs.git-repo-research-mcp-server": {
      "command": "uvx",
      "args": ["awslabs.git-repo-research-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "AWS_PROFILE": "＜AWS認証プロファイル名を指定＞",
        "AWS_REGION": "us-west-2",
        "FASTMCP_LOG_LEVEL": "ERROR",
        "HOME": "＜ホームディレクトリを指定＞"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

まず、MCPサーバー関連のリポジトリ検索結果を分析します。上位5件のリポジトリがAWSの各組織から見つかりました。各リポジトリの特徴を整理し、ユーザーが求める情報に合致するか確認します。

最もスター数の多いawslabs/run-model-context-protocol-servers-with-aws-lambdaは、AWS Lambda上でのMCPサーバー実行方法を提供しています。aws-samplesのデモ集やセキュリティガイドも含まれ、多様なユースケースをカバーしています。各リポジトリの更新日時、ライセンス、課題数などを比較し、信頼性と活発さを評価します。

結果を簡潔にまとめ、主要なリポジトリの特徴を日本語で説明します。ユーザーがさらに詳細な情報を必要とする場合に備え、追加アクションの可能性を考慮しつつ、現時点でタスクが完了したと判断します。
</think>

MCPサーバ関連のGitHubリポジトリ検索結果：

1. **awslabs/run-model-context-protocol-servers-with-aws-lambda** (スター156)
   - AWS LambdaでMCPサーバを実行する方法
   - Python製、Apache 2.0ライセンス
   - 最新更新：2025年5月16日

2. **aws-samples/Sample-Model-Context-Protocol-Demos** (スター48)
   - AWSとMCP連携のサンプル集
   - トピック：Bedrock、GenAI、MCPクライアント/サーバ
   - MIT No Attributionライセンス

3. **awslabs/Log-Analyzer-with-MCP** (スター44)
   - CloudWatchログ分析用MCPサーバ
   - AWS監視データへのAIアクセスを提供

4. **aws-samples/sample-agents-with-nova-act-and-mcp** (スター38)
   - Amazon Nova ActとMCPを組み合わせたエージェント開発例
   - Web操作可能なAIエージェント構築

5. **ガイダンス：AWSでのMCPサーバデプロイ** (スター6)
   - コンテナ化された安全なMCP環境構築
   - OAuth 2.0認証と多層防御を実装

詳細情報が必要なリポジトリがあれば、リポジトリURLを指定してドキュメント取得ツールを使用できます。

README.mdの内容を分析し、主要なポイントを抽出します。プロジェクトの目的はAWS CloudWatchログの分析を支援するMCPサーバーの提供です。主な機能としてログ検索、要約生成、エラーパターン検出、他AWSサービスとのログ相関分析が挙げられています。

アーキテクチャ図（Log-Analyzer-with-MCP-arch.png）の存在を確認しましたが、現在のレスポンスには含まれていません。ユーザーが詳細なアーキテクチャを必要とする場合、access_fileツールで画像データを取得する必要があります。

ドキュメンテーションリンク（features.md, usage.mdなど）から詳細情報が得られますが、現時点でユーザーは要約を求めているため、READMEの内容を基に簡潔にまとめます。セキュリティ情報やライセンス（Apache-2.0）も重要なポイントとして含める必要があります。

Task Completed

awslabs/Log-Analyzer-with-MCPリポジトリの要約：

■ 概要

- AWS CloudWatch Logs分析用のMCPサーバー
- AIアシスタント（Claude等）と連携可能
- ログ分析・検索・相関関係解析を標準化

■ 主な機能 ✓ ロググループの閲覧/検索 ✓ CloudWatch Logs Insightsクエリ構文対応 ✓ ログ要約生成とエラーパターン検出 ✓ 複数AWSサービス間のログ相関分析 ✓ AI最適化ツール（Claude連携）

■ 技術構成

- Pythonベース（uvパッケージ管理）
- MCPプロトコル準拠
- モジュラーアーキテクチャ（詳細はarchitecture.md参照）

■ 必要条件

- AWSアカウント（CloudWatch Logsアクセス権）
- uvパッケージマネージャー
- AWS認証情報の設定

■ ドキュメンテーション

- 機能詳細：features.md
- 使用方法：usage.md
- AWS設定：aws-config.md
- トラブルシューティング：troubleshooting.md

■ ライセンス Apache-2.0 License

awslabs/Log-Analyzer-with-MCPリポジトリの.gitignore内容：

■ 主な除外対象
1. Python関連:
   - キャッシュディレクトリ（__pycache__/, .pytest_cache/）
   - ビルド成果物（dist/, build/, *.egg-info）
   - 仮想環境（.venv/, venv/, env/）

2. 開発環境:
   - IDE設定（.vscode/, .idea/）
   - 一時ファイル（*.swp, *.swo, *~）

3. テスト関連:
   - カバレッジレポート（.coverage, htmlcov/）
   - テストキャッシュ（.tox/, .nox/）

4. ログファイル:
   - 各種ログ（*.log, logs/, log/）

5. OS固有ファイル:
   - macOSの.DS_Store
   - WindowsのThumbs.db

6. 環境変数ファイル:
   - .env, .env.localなど

7. その他:
   - Jupyter Notebookチェックポイント
   - 一時ファイル（*.tmp, *.bak）

■ 特徴
- Pythonプロジェクト向けの標準設定
- マルチプラットフォーム対応（OS固有ファイルの除外）
- クリーンなリポジトリ維持のための包括的設定

まず、セマンティック検索で結果が得られなかったため、別のアプローチを検討します。リポジトリのファイル構造を直接調査するために、MCPサーバーの「access_file」ツールを使用します。具体的には、ログ処理に関連する可能性の高いファイルを探索します。

1. リポジトリのサマリー情報を取得するため、「repositories://awslabs_Log-Analyzer-with-MCP/summary」リソースにアクセスします。これにより、ディレクトリ構造や主要なファイルを把握します。

2. サマリー情報から、CloudWatch Logs関連の実装が含まれている可能性が高いファイル（例：`src/log_processor.py`や`handlers/cloudwatch_handler.py`）を特定します。

3. 特定したファイルに対して「access_file」ツールを使用し、直接ファイル内容を取得します。`filter_log_events`メソッドや`startTime`/`endTime`パラメータの使用箇所を検索します。

4. ファイル内容から該当するコードブロックを抽出し、ユーザーに提示します。例えば、AWS SDKの`boto3`クライアントを使用したCloudWatch Logsへの問い合わせ部分をハイライトします。

5. 時間範囲指定の実装が複数のファイルに分散している場合、関連する全てのコード部分をまとめて説明します。必要に応じて、タイムスタンプ変換処理や日時フォーマットの設定箇所も併せて提示します。

loudWatch Logsの時間範囲指定機能は、`cloudwatch_logs_resource.py`の`get_recent_errors`メソッドに実装されています。主な実装箇所は以下の通りです：

1. 時間範囲計算部分：


end_time = int(datetime.now().timestamp() * 1000)
start_time = int((datetime.now() - timedelta(hours=hours)).timestamp() * 1000)


2. filter_log_events API呼び出し：


response = self.logs_client.filter_log_events(
    logGroupName=log_group_name,
    filterPattern=filter_pattern,
    startTime=start_time,  # 開始時刻（UNIXタイムスタンプ・ミリ秒）
    endTime=end_time,      # 終了時刻（UNIXタイムスタンプ・ミリ秒）
    limit=100,
)


この実装では：

- `hours`パラメータで検索時間幅を指定（デフォルト24時間）
- 現在時刻から逆算して開始/終了時刻をミリ秒単位で設定
- エラーパターン（ERROR/Exceptionなど）を含むログを検索
- 最大100件の結果を取得

時間範囲指定の核心部分は`startTime`と`endTime`パラメータへのUNIXタイムスタンプ（ミリ秒）の設定です。この値は`datetime`モジュールを使用して計算され、CloudWatch Logs APIに渡されます。