langfuse

Langfuse

Langfuse のエビデンスを使って、広範な症状から関連するトレース、 オブザベーション、セッション、プロンプト、またはデータセットを特定します。まず、イベントを特定できる最も範囲の狭い読み取り専用クエリを実行し、その後、具体的な入力、出力、タイミング、エラーを調べます。

タスクの振り分け

• トレース、オブザベーション、例外、レイテンシー、またはセッションの診断については、 診断と管理のワークフローを参照してください。
• インストール、認証情報、ツールグループ、出力の既定値、接続エラー、または空の結果については、セットアップを参照してください。
• 正確なパラメーター、フィルター、ページネーション、出力モード、レスポンス形式については、 ツールリファレンスを参照してください。

一般的な調査では、fetch_traces(age=60) または find_exceptions(age=1440, group_by="file") から始め、選択したトレースまたは オブザベーションを ID で取得します。完全なペイロードが必要な場合にのみ full_json_file を使用してください。エクスポートには機密性の高いユーザーデータが含まれる場合があります。

エビデンスと変更の境界

• モデル名、プロンプト、タイムスタンプ、その他の値は、過去のトレースに記録されたエビデンスとして扱います。古いモデル識別子を gpt-6-astra のような現在の名前に書き換えたり、正規化したりしないでください。

• トレースの検出と調査は読み取り専用です。プロンプトの作成やラベルの変更、データセットの変更、アノテーションキューの変更、削除は Langfuse を変更します。ユーザーがその変更を依頼した場合にのみ実行してください。

• 診断作業では読み取り専用のサーバーモードを優先してください。このモードではプロンプトとデータセットの書き込みツールが無効になります。

  langfuse-mcp --read-only
  # or LANGFUSE_MCP_READ_ONLY=true
  

• Langfuse の認証情報をコミットしないでください。公開鍵、秘密鍵、ホストは、セットアップリファレンスに記載されているサポート対象の環境または MCP 設定に保持してください。公開された鍵はローテーションしてください。

• 調査結果には正確な ID とフィルターを保持し、別の読者がクエリを再現できるようにしてください。ページネーション、検索期間の上限、または簡易出力によって結論が制限される場合は、その旨を記載してください。