Is this MCP secure? Does it give global access?

No. Security is the core feature. The MCP strips away global Azure permissions. It locks the agent down to query only one specific Log Analytics table, preventing access to sensitive global audit trails.

What language does it support for querying?

It supports full Kusto Query Language (KQL) syntax. This means you can use advanced functions like filtering, parsing JSON, and time-based operations.

Do I need to specify the table name in my prompt?

No. You don't. The engine automatically prepends the authorized table name to your query. You only need to provide the KQL operations themselves.

Can I use this for general monitoring?

Yes, but it's highly focused. It's designed for deep, scoped observability, allowing you to troubleshoot specific application errors or analyze traffic spikes within the defined table.

What kind of data can I retrieve?

You can retrieve structured data like error codes, user IDs, timestamps, and parsed JSON payloads, provided that data exists within the configured Log Analytics table.

Why limit the agent to a single Log Table?

To enforce zero-trust security. A Workspace often contains sensitive audit trails (like AzureActivity or SecurityEvents). By locking the agent to a specific table (e.g., 'AppExceptions'), you prevent it from reading global infrastructure access logs.

How should I format my KQL queries?

You do NOT need to include the table name. The MCP engine automatically handles the table prefix. Just pass the KQL operators starting with a pipe. Example: | where TimeGenerated > ago(1h) | limit 50.

An astronaut overseeing a futuristic data hub

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Azure Log Analytics WorkspaceをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。権限を厳密に限定し、必要なログのみを深く掘り下げて調査できます。

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。

他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。

すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

V8 Isolate01

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。

各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。

Kill Switch02

1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。

1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。

ユーザーごとのFinOps03

驚きではなく、一時停止する支出制限。

各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。

3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに組み込まれています。

厳選セット · 1機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01

このセットには1機能あります。

Azure Log Analytics Workspaceで使える1機能の一部です。

01
ログをクエリする
クエリ操作にテーブル名を含めないでください。エンジンが自動的に承認されたテーブル名を先頭に追加します。KQL操作（例：「| where TimeGenerated > ago(1h) | limit 10」）を提供してください。設定されたLog Analyticsテーブルに対してKusto (KQL) クエリを実行します。

実際の業務

チームが実際に回している作業

Investigating a Service Outage

A service went down at 2 PM. You ask the AI to query logs for all 'Error' severity entries between 1:55 PM and 2:05 PM to pinpoint the failure point.

Auditing User Access

You need to know if a specific user accessed a resource yesterday. The AI filters the logs by the user ID and the date range to confirm the activity.

Analyzing Performance Degradation

The system is running slowly. You ask the AI to count requests per minute over the last two hours to spot a clear pattern of resource exhaustion.

Debugging API Calls

A client reports a failed API call. You provide the timestamp and let the AI query the logs to find the exact request payload and the failure reason.

タスクを自動化

Azure Log Analytics Workspaceを一つのタスクに働かせる。

このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化：ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。

1つのConnector、すべてのAI

Azure Log Analytics Workspaceは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。

これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Azure Log Analytics Workspaceを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均944ms。本番環境で高速。

Azure Log Analytics Workspaceは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1090ms

10月3日今日

最速日: 724ms
最遅日: 1090ms
14日間の傾向: 遅延傾向+5%

クライアントを接続

1つのURL。すべてのクライアント。

Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。1個の機能がすぐに使えます。

プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません

vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Azure Log Analytics Workspace のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。

このトークンは Azure Log Analytics Workspace のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。

Azure Log Analytics Workspace Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_h8mzxcilFYlijQMfr5u3GIGk82xs7W4r1G5Um6EK/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3Click Add and start a new chat — Azure Log Analytics Workspace capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "azure-log-analytics-workspace-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_h8mzxcilFYlijQMfr5u3GIGk82xs7W4r1G5Um6EK/mcp"
    }
  }
}

Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline

各クライアントの手順ガイドはこちらです。接続方法

Claude向けのガイド付きセットアップ？ Azure Log Analytics WorkspaceをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Azure Log Analytics Workspaceユーザーが任せたい仕事のために。

本MCPは、システム監視やインフラストラクチャの運用に携わる専門家向けです。AIエージェントに安全かつ深いログ分析能力を付与し、手動では困難な大規模なデータ調査を自動化できます。セキュリティを確保しつつ、迅速な問題解決を実現したいチームに最適です。

01
DevOpsエンジニア
本番環境のデバッグや、トラフィックの急増時の原因究明に役立ちます。
02
SRE（サイト信頼性エンジニア）
インフラストラクチャの健全性を継続的に監視し、異常を早期に検出する自動化に利用できます。
03
セキュリティアナリスト
機密情報を保護しながら、特定の活動に関するログをピンポイントで調査できます。

FAQ

Azure Log Analytics Workspaceユーザーからのよくある質問。

01
Is this MCP secure? Does it give global access?
No. Security is the core feature. The MCP strips away global Azure permissions. It locks the agent down to query only one specific Log Analytics table, preventing access to sensitive global audit trails.
02
What language does it support for querying?
It supports full Kusto Query Language (KQL) syntax. This means you can use advanced functions like filtering, parsing JSON, and time-based operations.
03
Do I need to specify the table name in my prompt?
No. You don't. The engine automatically prepends the authorized table name to your query. You only need to provide the KQL operations themselves.
04
Can I use this for general monitoring?
Yes, but it's highly focused. It's designed for deep, scoped observability, allowing you to troubleshoot specific application errors or analyze traffic spikes within the defined table.
05
What kind of data can I retrieve?
You can retrieve structured data like error codes, user IDs, timestamps, and parsed JSON payloads, provided that data exists within the configured Log Analytics table.
06
Why limit the agent to a single Log Table?
To enforce zero-trust security. A Workspace often contains sensitive audit trails (like AzureActivity or SecurityEvents). By locking the agent to a specific table (e.g., 'AppExceptions'), you prevent it from reading global infrastructure access logs.
07
How should I format my KQL queries?
You do NOT need to include the table name. The MCP engine automatically handles the table prefix. Just pass the KQL operators starting with a pipe. Example: | where TimeGenerated > ago(1h) | limit 50.