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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Conecte Azure Log Analytics Workspace ao ChatGPT e Claude

Configure uma vez e funcione no ChatGPT, Claude, Cursor e em qualquer outro cliente que você goste. Tudo roda com segurança em segundo plano, para você relaxar e focar no que realmente importa. Dê ao seu agente de IA o poder de diagnosticar problemas de infraestrutura.

Pergunte à IA sobre este Connector

Desenvolvido, mantido e hospedado pela Vinkius.

MCP VERIFICADO · PRONTO PARA PRODUÇÃO · GARANTIA VINKIUS

Waiting for input…

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

A sua IA faz o trabalho. A gente cuida com segurança.

Nenhuma outra ferramenta de IA te dá isso. O seu workflow roda no cliente que você já ama, a sua conta fica protegida, e você decide o que o agente pode e não pode fazer. É a razão completa para mudar de vez.

Cada Connector vive dentro da nossa infraestrutura, no mesmo lugar onde o seu workflow roda. As três coisas abaixo já fazem parte dele, trabalhando silenciosamente em segundo plano para que você nunca precise pensar nelas. Nada para adicionar, nada para configurar, nada com que se preocupar.

V8 Isolate01

Cada Connector roda dentro do seu próprio ambiente lacrado.

Cada Connector roda em seu próprio runtime V8 lacrado — sem acesso aos seus arquivos, ao seu sistema ou a outros servidores. Um Connector nunca enxerga além da sua própria requisição.

Kill Switch02

Um interruptor para todos os agentes. Na hora.

Uma única ação desativa todos os Connectors, revoga todos os tokens e encerra todas as sessões de uma vez. A Governança de IA guarda o registro.

FinOps por usuário03

Limites de gastos que pausam em vez de assustar.

Cada usuário tem suas próprias conexões e credenciais, isoladas das dos demais. O que ultrapassar o seu limite de gastos fica aguardando a sua aprovação, em vez de ser cobrado.

Três controles, embutidos na camada pela qual sua IA se conecta.

Conjunto curado · 1 capacidade

Entregamos só as ações que importam.

Conjunto de capacidades01 / 01

01

1 capacidade neste conjunto.

Parte de 1 disponível através de Azure Log Analytics Workspace.

01
Executar consulta de logs
Não inclua o nome da tabela em suas operações de consulta. O motor adiciona automaticamente o nome da tabela autorizada. Basta fornecer as operações KQL (exemplo: "| where TimeGenerated > ago(1h) | limit 10"). Execute uma consulta Kusto (KQL) contra a tabela de Log Analytics configurada.

Trabalho real

O que as equipes executam de verdade

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.

Automatize uma tarefa

Coloque Azure Log Analytics Workspace para trabalhar em uma coisa.

Automações passo a passo que sua IA executa por este Connector: o fluxo, os prompts para começar e as capabilities exatas por trás de cada passo.

Um connector, todas as IAs

Azure Log Analytics Workspace funciona com os clientes de IA mais populares.

Estes são os clientes mais populares, cada um com um guia passo a passo: um link, configurado uma vez, com governança e visibilidade embutidas. E como tudo roda no padrão MCP, a mesma conexão também funciona em qualquer outro cliente compatível — nada para reconstruir.

Construindo o seu próprio app? O connector é seu para usar.

Você não precisa de um cliente para colocar Azure Log Analytics Workspace para trabalhar: a mesma conexão hospedada entra nas suas aplicações e no código do seu agente, com a mesma governança em cada pedido. Construa com ele, converse com ele — uma conexão para os dois.

Observada, não estimada

Média de 944ms. Rápida em produção.

Azure Log Analytics Workspace é verificado diariamente contra o serviço em produção.

Média diáriaPico de 1090ms

3 de out.Hoje

Dia mais rápido: 724ms
Dia mais lento: 1090ms
Tendência de 14 dias: Desacelerando+5%

Conecte seu cliente

Uma URL. Todos os clientes.

Ative o Connector, copie seu link e cole no cliente que você já usa. 1 capacidade chega pronta para rodar.

Acesso de prévia · não é autenticação no provedor

O token vk_preview_* pertence à infraestrutura de prévia da Vinkius. Ele permite que o Claude descubra e exiba as capacidades de Azure Log Analytics Workspace, para você ver a experiência dentro da sua IA.

Ele não autentica a sua conta com Azure Log Analytics Workspace. Ações que exigem credenciais ou dados reais da conta podem não ser executadas até que você ative o Connector e autorize o serviço.

Azure Log Analytics Workspace Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_h8mzxcilFYlijQMfr5u3GIGk82xs7W4r1G5Um6EK/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

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.

Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar

{
  "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

Instruções passo a passo para cada cliente estão no guia. Como conectar

Configuração guiada para o Claude? Configurar Azure Log Analytics Workspace no Claude e outras IAs

Veja todos os clientes de IA com quem este connector funciona ↑

Para quem é

Feito para o trabalho que quem usa Azure Log Analytics Workspace delega.

Este MCP é essencial para equipes de tecnologia que dependem de dados de log em tempo real. Se você precisa que sua IA monitore a saúde de sistemas complexos, analise padrões de erro ou investigue incidentes de segurança, esta ferramenta oferece o poder do Azure Log Analytics com o controle de acesso necessário.

01
Engenheiro DevOps
Para automatizar a análise de logs e garantir que os sistemas estejam operando dentro dos parâmetros esperados.
02
Desenvolvedor de Software
Para depurar erros de aplicação, rastrear falhas de código e entender o comportamento do usuário final.
03
Analista de Segurança
Para monitorar atividades suspeitas e auditar logs de acesso em um ambiente restrito e seguro.

FAQ

Perguntas de quem usa Azure Log Analytics Workspace.

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.