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リモート
flarelog.devデータ・分析65 日前に更新

sdk について

@flarelog/sdkは、JavaScriptランタイム向けにログ、エラー、トレースを扱うオブザーバビリティSDKです。AI推論のトークン、レイテンシ、コスト、ツール呼び出し、エラーも記録できます。

主な機能

  1. 01ログ、エラー、分散トレースの記録
  2. 02複数のJavaScriptランタイムに対応
  3. 03OTLPバックエンドへのデータ送信
  4. 04AI推論のトークン、レイテンシ、コスト収集
  5. 05ツール呼び出しとエラーの追跡

活用シーン

  1. 01サービス間のリクエスト追跡
  2. 02AIモデル呼び出しのコストと遅延の確認
  3. 03OTLPバックエンドへの観測データ送信

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.loopboard.dev?project=your project
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

すべてのエンドポイント
Streamable HTTPhttps://mcp.loopboard.dev?project=your project認証が必要

ツール

10
パラメーター型必須説明
titlestringはいタスクのタイトル(必須)
descriptionstringいいえ任意のタスクの説明
statusenumいいえ初期ステータス(デフォルト:todo)todo | in-progress | done | blocked
tagsarrayいいえ分類用のタグ(任意)

詳細

@flarelog/sdk

あらゆる JavaScript ランタイムで使える、依存関係ゼロのオブザーバビリティです。

Cloudflare Workers、Vercel、Node.js、ブラウザーから、ログ、エラー、W3C 伝搬トレースを FlareLog または任意の OTLP バックエンドに送信します。1 つの SDK で、あらゆるプラットフォームに対応します。

npm version License: MIT


ドキュメント

docs.flarelog.dev

インストールガイド、API リファレンス、フレームワーク連携、プラットフォーム固有のセットアップを含む、充実したドキュメントです。


クイックスタート

npm install @flarelog/sdk
import { flarelog } from "@flarelog/sdk";

const logger = flarelog({});
logger.info("Hello!");  // → console (zero config)

ダッシュボードに送信するには、API キーを追加します。

FLARELOG_API_KEY=fl_your_key

AI 推論のオブザーバビリティ

OpenAI、Anthropic、Cloudflare Workers AI、 Vercel AI SDK、および OpenAI 互換ゲートウェイに対応した、設定不要の計装機能です。トークン数、レイテンシ、 米ドル建てのコスト、ツール呼び出し、エラーを取得し、 AI オブザーバビリティダッシュボードで確認できます。

import { flarelog } from "@flarelog/sdk";

const logger = flarelog({
  apiKey: process.env.FLARELOG_API_KEY,
  ai: true, // one flag — every fetch() to OpenAI/Anthropic/etc. is captured
});

細かく制御する必要がありますか?代わりに設定オブジェクトを渡してください。

const logger = flarelog({
  apiKey: process.env.FLARELOG_API_KEY,
  ai: {
    captureSamples: true,
    priceOverrides: { "gpt-4o": { input: 2.5, output: 10 } },
  },
});

flarelogAI を直接使用することもできます(メインパッケージから再エクスポートされています)。

import { flarelog, flarelogAI } from "@flarelog/sdk";

const logger = flarelog({ apiKey: process.env.FLARELOG_API_KEY });
const handle = flarelogAI(logger);
// handle.dispose() to remove instrumentation later

ストリーミング OpenAI 呼び出しでトークンを取得するには、使用状況のレポートを有効にしてください(Anthropic と Workers AI は使用状況を自動的に取得します)。

await fetch("https://api.openai.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: { Authorization: `Bearer ${process.env.OPENAI_API_KEY}` },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o",
    stream: true,
    stream_options: { include_usage: true }, // ← required for streaming token capture
    messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
  }),
});

詳細については、AI オブザーバビリティガイドをご覧ください。


特長

  • 依存関係ゼロ — 監査対象も、競合するものもありません
  • あらゆる JavaScript ランタイムに対応 — Cloudflare Workers、Vercel、Node.js、ブラウザー
  • W3C トレース伝搬 — サービス間の分散トレーシング
  • 自動検出 — 環境、リリース、プラットフォーム
  • OTLP 互換 — Grafana、Honeycomb、Datadog、または任意の OTLP バックエンドに送信
  • AI 推論のオブザーバビリティ — OpenAI、Anthropic、Workers AI、Vercel AI SDK、および OpenAI 互換ゲートウェイのトークン数、コスト、レイテンシを設定不要で追跡

ライセンス

MIT

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