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
- 01ログ、エラー、分散トレースの記録
- 02複数のJavaScriptランタイムに対応
- 03OTLPバックエンドへのデータ送信
- 04AI推論のトークン、レイテンシ、コスト収集
- 05ツール呼び出しとエラーの追跡
活用シーン
- 01サービス間のリクエスト追跡
- 02AIモデル呼び出しのコストと遅延の確認
- 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。
https://mcp.loopboard.dev?project=your projectclaude mcp add --transport http kanban https://mcp.loopboard.dev?project=your project{"mcpServers":{"kanban":{"type":"http","url":"https://mcp.loopboard.dev?project=your project"}}}Cursor で開く{"servers":{"kanban":{"type":"http","url":"https://mcp.loopboard.dev?project=your project"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"kanban":{"type":"http","url":"https://mcp.loopboard.dev?project=your project"}}}{"mcpServers":{"kanban":{"serverUrl":"https://mcp.loopboard.dev?project=your project"}}}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。
https://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 |
|---|---|---|---|
| title | string | はい | タスクのタイトル(必須) |
| description | string | いいえ | 任意のタスクの説明 |
| status | enum | いいえ | 初期ステータス(デフォルト:todo)todo | in-progress | done | blocked |
| tags | array | 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。
ドキュメント
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
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。