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让大模型通过 OpenSearch Dashboards API 读取对象并查询日志。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"opensearch-dashboard-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请通过 OpenSearch Dashboards 查询最近 1 小时内包含 error 的日志，并按时间倒序返回前 20 条。
返回符合条件的日志结果列表，包含时间和日志内容摘要。
读取 OpenSearch Dashboards 中已保存的对象，列出可用的仪表盘和可视化名称。
返回已保存对象清单，如仪表盘或可视化的名称列表。
列出当前 OpenSearch Dashboards 可访问的 tenants 和 index patterns，帮助我确认可查询范围。
返回租户列表及索引模式列表，便于后续选择数据范围。
运维或开发人员可以让大模型直接通过 OpenSearch Dashboards 查询日志，快速定位异常时间段或错误关键词。这样能减少手动切换控制台和反复检索的时间。
团队需要了解现有仪表盘、可视化等已保存对象时，可以用该工具统一读取和列出相关内容。适合做环境梳理或交接前的信息盘点。
在发起日志查询前，数据分析师或运维人员可先列出租户与索引模式，明确当前连接下可访问的数据范围。这样能减少查错库或查错索引的情况。
它让 LLM 客户端与 OpenSearch Dashboards 交互。已知能力包括读取已保存对象、列出租户和索引模式，以及通过 Dashboards API 查询日志。
从描述可知，它依赖 OpenSearch Dashboards 及其 API 进行交互。更具体的安装方式、认证要求或配置项见源码仓库。
从给定信息看，它面向 OpenSearch Dashboards 交互，而不是仅描述底层查询接口。是否还有额外封装或限制，见源码仓库。
帮助用户只读检索、聚合并分析 OpenSearch 日志数据与索引信息
通过事务 ID 从 OpenSearch 日志中快速检索错误堆栈信息，辅助排障与运维分析。
帮助开发与运维团队实时查询后端 OpenAPI 文档、接口与数据结构。
让 AI 用自然语言检索、分析并操作 Elasticsearch 数据与索引。
用自然语言查询分析遥测数据，快速定位性能问题与系统根因。
帮助用户快速查询 Kubernetes 的指标、日志、链路与服务拓扑，定位运行问题。