logfire-setup

Logfire のセットアップ

明示的に指定された各対象は、以下の専門担当に振り分けてください。インストールと検証は各担当に任せます。範囲が限定された依頼を拡大しないでください。

通常の可逆的なセットアップは、承認を求めず、短い進捗報告を添えて進めてください。クリーンなツリー、ブランチ、コミット、計画は不要です。ブラウザー認証、未解決のアプリ／プロジェクトの曖昧さ、本番コストやテレメトリーの大幅な増加、デプロイ／インフラの変更、または破壊的な作業や無関係な作業が発生する場合は一時停止し、具体的な質問を1つしてください。このセッションで確認できた検証結果のみを報告してください。

Step 1: 認証して正確なプロジェクトを選択する

依頼の対象がすでにフロントエンドのオブザーバビリティ、アプリケーション Gateway、コーディングエージェントのセットアップ、クエリ、または UI を開くことに絞られている場合は、まず以下の表から該当する専門担当を読み込んでください。必要な認証情報は通常の SDK インストルメンテーションとは異なります。依頼の振り分けだけを目的に、プロジェクト書き込みトークンを作成しないでください。

通常の SDK インストルメンテーションでは、アプリケーションのファイルを調べたり実行したりする前に、whoami を使って正確なプロジェクトを確認してください。

Authenticate and Select the Exact Project を使用し、指定された Logfire URL から CLI の対象を特定して、確認済みの CLI パスを使って対象を指定した whoami チェックを実行してください。uv を使わない JS/TS プロジェクトでは、リポジトリ内のローカルバイナリが実行される可能性がある通常の npx ではなく、外部プレフィックスを使った npm の代替手段を使用してください。正しいプロジェクトと解決済みの --region または --base-url の対象がすでに表示される場合は Step 2 に進みます。そうでない場合は、そこで認証とプロジェクト選択の手順を最後まで進めてください。

ステップ 2：リポジトリを把握する

AGENTS.md／CLAUDE.md／README.md を読み、言語、ランタイム、パッケージマネージャーをざっと確認します。次に、確認した内容を以下の表と照らし合わせ、次に取得するものを決めます。

対象領域	内容	スキル
アプリケーションの計装	アプリケーションコードからのトレース、ログ、メトリクス、AI／エージェントのスパン — Python、JavaScript／TypeScript、Rust、その他の OpenTelemetry 対応言語	logfire-instrumentation
フロントエンドの可観測性	ブラウザーエラー、RUM、Web Vitals、セッションリプレイ	logfire-frontend
インフラストラクチャの監視	ホスト、Docker、Kubernetes、データベース／キュー／キャッシュサーバー、クラウドプロバイダーのメトリクス — アプリケーションコードは対象外	logfire-infrastructure
評価	Python または Node.js で、テストケースのデータセットを使って AI／エージェントの評価をセットアップして実行する	logfire-evals
テレメトリーのクエリ	トレース／ログ／スパン／メトリクスを検索し、エラーを要約して、根本原因を特定する	logfire-query
ライブ UI	ブラウザーでプロジェクトページ、ライブビュー、トレースリンク、Explore ページを開く	logfire-ui
フィーチャーフラグ	ランタイムで管理される変数（logfire.var()、logfire.template_var()）	専用スキルはまだありません — 製品の公式ドキュメントを参照してください
アプリケーションゲートウェイ	アプリケーションのモデル呼び出しを Pydantic AI Gateway 経由でルーティングする	logfire-gateway
コーディングエージェント	Claude／Codex のセッションを記録するか、コーディングエージェントの Gateway ルーティングを設定する	logfire-coding-agents

• 特定の対象領域が指定されていない場合は、代表的なアプリケーションサービスを 1 つ選び、最初のデータが届くことを確認します。付随する Docker／評価用ファイルがあっても、タスクの範囲は広がりません。インフラストラクチャのみを扱うリポジトリは logfire-infrastructure に振り分けます。
• 依頼の対象領域がすでに 1 つに絞られている場合（「Postgres サーバーを監視して」「このエージェントの評価をセットアップして」など）は、そのスキルを直接取得し、表のほかの項目はスキップします。
• 隣接する 2 つの対象領域のどちらか判断しにくい場合（例：「Postgres を監視して」が Collector レベルのインフラストラクチャメトリクスか、アプリケーションレベルのクエリ計装か不明な場合）は、推測せずに確認の質問を 1 つします。誤ったスキルを読み込むと、ユーザーが依頼していない作業の手順を読むことになり、時間を浪費させます。

ステップ 3：適切なスキルを取得する

選択したスキルを読み込み、その認証情報の手順に従います。SDK の専門家は whoami でプロジェクトを確認します。CLI の専門家は準備済みの引き継ぎ情報を保持し、クエリ／UI スキルでは既存のネイティブ MCP アクセスを利用できます。すべての対象領域に同じ認証方式を強制しないでください。

いずれのスキルでも、どの時点でもトークンを表示、ログ出力、ハードコード、コミット、エコーしてはいけません。唯一の例外として、ネイティブ SDK 以外のアプリケーションに書き込み用トークンを渡すため、.logfire/logfire_credentials.json の token キーをプログラムから読み取ることは許可されています。ただし、トークンを表示してはいけません。この手順は auth.md に記載されています。