mcp-agent-trace-inspector について
mcp-agent-trace-inspectorは、MCPエージェントのワークフロー向けローカル優先の可観測性サーバーです。トレースをクラウドに送らずツールの動作を確認したい開発者を対象に、SQLiteへの記録、トレース比較、コスト推定、持ち運べるHTMLレポートを提供します。
主な機能
- 01ツールの入出力、遅延、トークン数を記録
- 02ローカルSQLiteへの永続保存
- 03単一ファイルの対話型HTMLダッシュボード
- 04オフラインでのトークンコスト推定
- 05トレースの並列比較
- 06OTLPスパンと監査ログのエクスポート
活用シーン
- 01端末内に保存した機密ツールトレースの確認
- 02プロンプトやツールの変更後のトレース比較
- 03ワークフローの遅延、トークン数、推定コストの確認
MCP 対応
クライアントでMCPサーバーとして設定すると、トレースの開始、記録、確認、比較、エクスポート用のツールを提供します。トレースはローカルのSQLiteに保存され、自動送信されません。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
MCP エージェントトレースインスペクター
npm mcp-agent-trace-inspector パッケージ
エージェントのワークフローをローカル優先で可視化する、MCP ネイティブのツールです。ツール呼び出し、プロンプトの変換、レイテンシ、トークン数をすべてローカルの SQLite データベースに記録します。クラウドアカウントも API キーも不要で、トレースがマシンの外に送信されることはありません。汎用 LLM プロキシに後付けしたものではなく、MCP 専用に構築されています。
ツールのリファレンス | 設定 | コントリビューション | トラブルシューティング | 設計原則
主な機能
- ツール呼び出しのトレース:ワークフロー内の各ステップについて、入力、出力、レイテンシ、トークン使用量を記録します。
- 永続ストレージ:トレースはセッションを再起動しても保持されます。外部依存関係はなく、ローカルの SQLite に保存されます。
- HTML ダッシュボード:ステップのタイムラインを操作できる、自己完結型の単一ファイルダッシュボードを生成します。
- トークンコストの見積もり:設定可能なモデル料金表を使い、API 呼び出しなしでトレースごとの USD コストを算出します。
- トレースの比較:2 つのトレースを並べて差分を取り、プロンプトやツールの変更による影響を測定します。
- 低オーバーヘッド:ステップごとの追加時間は 5ms 未満で、ボトルネックになることはありません。
LangSmith / AgentOps ではなく、これを選ぶ理由
| mcp-agent-trace-inspector | LangSmith / AgentOps | |
|---|---|---|
| データの保存先 | ローカルの SQLite。マシンの外に出ることはありません | クラウド上。トレースは外部サーバーに送信されます |
| セットアップ | npx のワンライナーで設定不要 | アカウント登録、API キー、SDK による計装 |
| MCP 対応 | ネイティブ対応。ツール呼び出しを主要なステップとして記録 | 汎用 LLM プロキシ。MCP の構造は不透明です |
| 実行差分 | compare_traces による差分機能を内蔵 | 別料金の機能、または手動エクスポートが必要 |
| コストの見積もり | オフラインの tiktoken と設定可能な料金表を使用 | プロキシ経由のライブ API トラフィックが必要 |
| オーバーヘッド | 1 ステップあたり <5ms | イベントごとにネットワーク往復が発生 |
トレースに機密性の高いツール出力、独自のプロンプト、またはデバイス上に保持する必要があるデータが含まれる場合は、このツールが適しています。チーム横断でトレースを共有したい場合や、マネージド SaaS が必要な場合は、LangSmith をご利用ください。
免責事項
mcp-agent-trace-inspector は、ツール呼び出しの入力と出力をローカルの SQLite データベースに保存します。トレースには、ツールに渡された、またはツールから返された機密情報が含まれる場合があります。ダッシュボードをエクスポートして共有する前に、トレースの内容を確認してください。トレースが自動送信されることはありません。オプションでアラート用 Webhook を利用できます。
必要条件
- Node.js v22.5.0 以降。
- npm。
はじめに
MCP クライアントに次の設定を追加します。
{
"mcpServers": {
"trace-inspector": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-agent-trace-inspector@latest"]
}
}
}
カスタムの保存先パスを設定するには、次のようにします。
{
"mcpServers": {
"trace-inspector": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-agent-trace-inspector@latest",
"--db=~/traces/my-project.db"
]
}
}
}
MCP クライアントの設定
Amp · Claude Code · Cline · Cursor · VS Code · Windsurf · Zed
最初のプロンプト
すべてが正常に動作していることを確認するため、MCP クライアントに次の内容を入力します。
Start a trace called "test-run", then list the files in the current directory, then end the trace and show me the summary.
クライアントには、ステップ数、合計トークン数、レイテンシを示す概要が返されます。
ツール
トレースのライフサイクル(3 つのツール)
trace_start— 新しいトレースを開始します。後続の呼び出しに使用するtrace_idを返しますtrace_step— 1 回のツール呼び出しのステップを記録します(入力、出力、オプションのトークン数とレイテンシ)trace_end— トレースを完了としてマークします
インスペクション(4 つのツール)
list_traces— 保存されたトレースを、名前、ステータス、タイムスタンプとともに一覧表示しますget_trace_summary— トレースの合計トークン数、ステップ数、レイテンシ、コストの見積もりを表示しますcompare_traces— 2 つのトレースを並べて差分を表示します(ステップ数、トークン数、レイテンシ)extract_reasoning_chain— トレースから推論/思考ステップのみを抽出します
エクスポート(3 ツール)
export_dashboard— レイテンシのウォーターフォールを含む、自己完結型の単一ファイル HTML ダッシュボードを生成しますexport_otel— 1 つまたはすべてのトレースを OpenTelemetry OTLP JSON スパン形式でエクスポートしますexport_compliance_log— コンプライアンス監査ログを JSON または CSV でエクスポートします。オプションで日付範囲を絞り込めます
運用(3 ツール)
configure_alerts— レイテンシ、エラー率、またはコストに関するアラートルールを設定します。Slack または汎用 Webhook に通知しますset_retention_policy— トレースを保持する日数を設定します(メモリ内の設定です。apply_retentionの前に呼び出す必要があります)apply_retention— 設定されたしきい値より古いトレースをアーカイブし、しきい値の 2 倍を過ぎたトレースを削除します
設定
--db / --db-path
トレースの保存に使用する SQLite データベースファイルのパスです。
型:string
デフォルト:~/.mcp/traces.db
--retention-days
N 日より古いトレースを自動的に削除します。無効にするには 0 を指定します。
型:number
デフォルト:0
--pricing-table
カスタムモデル料金(1,000 トークンあたりの米ドル)を含む JSON ファイルのパスです。組み込みの料金表を上書きします。
型:string
--no-token-count
tiktoken ベースのトークン数カウントを無効にします。トレースにトークン使用量のメトリクスが含まれなくなります。
型:boolean
デフォルト:false
JSON 設定の args プロパティでフラグを渡します。
{
"mcpServers": {
"trace-inspector": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-agent-trace-inspector@latest", "--retention-days=30"]
}
}
}
設計原則
- 追記専用のトレース:記録後のステップは変更できません。信頼性には完全性が必要です。
- ローカル優先:すべてのコア機能はネットワーク接続なしで動作します。
- ポータブルなダッシュボード:HTML エクスポートは常に単一ファイルで、表示にサーバーは不要です。
検証
新しいバージョンを公開する前に、MCP Inspector でサーバーを検証し、すべてのツールが正しく公開され、プロトコルのハンドシェイクが成功することを確認してください。
対話型 UI(ブラウザーを開きます):
npm run build && npm run inspect
CLI モード(スクリプト実行/CI 向け):
# List all tools
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js --method tools/list
# List resources and prompts
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js --method resources/list
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js --method prompts/list
# Call a tool (example — replace with a relevant read-only tool for this plugin)
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js \
--method tools/call --tool-name list_traces
# Call a tool with arguments
npx @modelcontextprotocol/inspector --cli node dist/index.js \
--method tools/call --tool-name list_traces --tool-arg key=value
公開前に実行し、ツール登録とランタイム起動に関するリグレッションを検出してください。
コントリビュート
コントリビューションのガイドライン全体については、CONTRIBUTING.md をご覧ください。
npm install && npm test
MCP レジストリとマーケットプレイス
このプラグインは以下で利用できます。
mcp-agent-trace-inspector を検索してください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。