🩺 Server Doctor: Spring Boot Server Diagnosis MCP

LLM을 통한 안전하고 간편한 Spring Boot 서버 진단 및 모니터링 도구 > "복잡한 설정(Datadog, Prometheus) 없이, docker-compose, application.yml, .env 설정을 통해 내 서버의 상태를 LLM에게 물어보세요."

자세한 설명 블로그

Spring 서버 진단 MCP 개발

📖 프로젝트 소개 (Overview)

Server Doctor는 MCP(Model Context Protocol) 를 활용하여, LLM(ChatGPT, Claude 등)이 개발자의 로컬 또는 배포된 Spring Boot 서버의 상태(Health)와 에러 로그(Logs) 를 실시간으로 분석하고 진단해주는 도구입니다.

기존 모니터링 도구(Datadog, ELK)의 높은 비용과 복잡한 설정 문제를 해결하기 위해, 초기 스타트업 및 사이드 프로젝트에 최적화된 MVP 형태의 진단 솔루션을 개발했습니다.

🎯 핵심 목표

• Zero-Config: docker-compose.yml, application.yml, .env 파일 수정으로 즉시 적용 가능.
• Security First: 외부 포트 노출 없이, Sidecar Pattern을 통해 내부망에서 안전하게 데이터를 수집.
• AI Diagnosis: 단순 로그 수집을 넘어, LLM이 문맥을 파악하여 에러 원인을 설명.

시연

서버를 직접 등록하기 전에 데모서버를 시연하며 어떤 MCP인지 테스트 가능합니다.

1. 데모 서버의 상태를 확인

   

2. 에러 여부 확인

   

3. 에러 분석

   

사용자 서버 등록 과정

1. Application.yml

logging:
  file:
    name: /app/logs/application.log

management:
  server:
    port: 9090
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "health,metrics"
  endpoint:
    health:
      show-details: always

2. build.gradle 의존성 추가

implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'

3. .env 추가

SERVER_NAME=test003
INGEST_TOKEN=c13600a7-0f90-4373-879a-b62c3d1389da // 서버 등록 시 생성되는 Token
MCP_DOMAIN=http://168.107.53.175
FORWARDER_IMAGE=ghcr.io/takch02/mcp-forwarder:latest

4. docker-compose.yml 추가

services:
  target:
    container_name: my-app-target
    image: my-app-image:latest
    volumes:
      - logs:/app/logs
    ports:
      - "8080:8080"

  forwarder:
    image: ${FORWARDER_IMAGE}
    container_name: mcp-forwarder
    depends_on: [target]
    volumes:
      - logs:/logs:ro
    environment:
      MCP_LOG_INGEST_URL: "${MCP_DOMAIN}/api/servers/${SERVER_NAME}/ingest/logs"
      MCP_METRIC_INGEST_URL: "${MCP_DOMAIN}/api/servers/${SERVER_NAME}/ingest/metrics"
      MCP_HEALTH_INGEST_URL: "${MCP_DOMAIN}/api/servers/${SERVER_NAME}/ingest/health"
      HEALTH_URL: "http://target:9090/actuator/health"
      MCP_TOKEN: "${INGEST_TOKEN}"
      LOG_PATH: "/logs/application.log"
      ACTUATOR_URL: "http://target:9090/actuator/metrics"
    restart: unless-stopped

volumes:
  logs:

🏗️ 아키텍처 (Architecture)

본 프로젝트는 보안과 확장성을 위해 사이드카 패턴(Sidecar Pattern) 을 채택했습니다.

🔄 작동 원리 (Forwarder System)

1. User Target (Spring Boot): 사용자의 애플리케이션입니다. 로그 파일만 생성하며 외부로 데이터를 보내지 않습니다.

2. Forwarder (Sidecar Container): 사용자의 서버와 동일한 Docker Network 내에서 실행되는 Python 에이전트입니다.

   • Logs: 공유 볼륨(Volume)을 통해 로그 파일을 실시간으로 읽습니다 (Tailing).
   • Metrics: 내부망(http://target:9090)을 통해 Actuator 정보에 접근합니다.
   • Forwarder Github 링크

3. MCP Server: Forwarder로부터 수집된 데이터를 받아 LLM에게 표준화된 MCP 프로토콜로 전달합니다.

🔒 보안 설계 (Security)

서버 진단 도구인 만큼 민감 정보 보호를 최우선으로 설계했습니다

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