mcpField
L
langfuse

langfuse

本地服务
github.com/pulsemcp数据与分析818 周前更新

关于 langfuse

langfuse 是用于只读检查 Langfuse 跟踪记录和观测数据的 MCP 服务。它支持筛选并深入分析嵌套跟踪数据,包括模型用量、成本和延迟;过长字段会保存到临时文件并提供可搜索的引用。

主要功能

  1. 01按元数据筛选跟踪记录
  2. 02查看嵌套跟踪与评分
  3. 03按类型和模型筛选观测数据
  4. 04获取观测输入与输出
  5. 05将超长字段保存到临时文件
  6. 06只读访问

适用场景

  1. 01根据跟踪详情调试 LLM 流水线
  2. 02分析模型成本和延迟
  3. 03搜索较大的提示词与补全内容

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供列出和检查 Langfuse 跟踪记录及观测数据的工具,以及 `langfuse://config` 资源。客户端可通过只读接口分析跟踪数据。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"com-pulsemcp-langfuse": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"langfuse-observability-mcp-server"
],
"env": {
"LANGFUSE_SECRET_KEY": "<LANGFUSE_SECRET_KEY>",
"LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "<LANGFUSE_PUBLIC_KEY>",
"LANGFUSE_BASE_URL": "<LANGFUSE_BASE_URL>"
}
}
}
}
启动命令npx -y langfuse-observability-mcp-server
需要配置的环境变量
LANGFUSE_SECRET_KEY密钥Langfuse secret key for authentication.
LANGFUSE_PUBLIC_KEY密钥Langfuse public key for authentication.
LANGFUSE_BASE_URLLangfuse API base URL.

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmlangfuse-observability-mcp-server0.1.3

工具

4

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
namestring否按 trace 名称筛选(精确匹配)。
pagenumber否页码(从 1 开始)。默认值:1。
tagsarray否筛选出包含所有指定标签的 trace。示例:["production", "important"]。
limitnumber否每页的 trace 数量(1-100)。默认值:10。使用较小的值可减少响应大小。
userIdstring否按关联 trace 的用户 ID 筛选。
orderBystring否排序方式,格式为 "field.direction"。字段:id、timestamp、name、userId、release、version、public、bookmarked、sessionId。方向:asc、desc。示例:"timestamp.desc"。
releasestring否按 release 版本字符串筛选。
versionstring否按 trace 版本字符串筛选。
sessionIdstring否按 session ID 筛选。
environmentarray否按环境筛选。示例:["production", "staging"]。
toTimestampstring否仅包含在此 ISO 8601 日期时间之前创建的 trace。示例:"2025-02-01T00:00:00Z"。
fromTimestampstring否仅包含在此 ISO 8601 日期时间或之后创建的 trace。示例:"2025-01-01T00:00:00Z"。

详细介绍

Langfuse MCP 服务

用于只读分析 Langfuse 大模型追踪记录和观察项的 MCP 服务。旨在帮助 Agent 深入检查追踪数据、调试大模型流水线,并分析成本和延迟。

亮点

  • 按名称、用户、会话、标签、时间戳和环境浏览及筛选追踪记录
  • 深入查看完整追踪详情,包括所有嵌套观察项和评分
  • 按类型(GENERATION、SPAN、EVENT)、模型、级别等列出和筛选观察项
  • 自动将大型载荷(>1000 个字符)截断并保存到 /tmp 文件,附带便于 grep 搜索的引用
  • 只读——不执行写入操作,可安全使用,不会有修改数据的风险

功能

工具
工具描述
get_traces使用筛选条件和分页列出追踪记录。返回精简摘要(不含 I/O 字段)。
get_trace_detail根据 ID 获取完整追踪记录,包括观察项、评分、输入/输出和元数据。
get_observations根据 traceId、类型、级别等筛选并列出观察项。返回精简摘要。
get_observation根据 ID 获取完整观察项,包括输入、输出、模型参数、用量和成本详情。
资源
资源描述
langfuse://config服务配置和状态(用于调试)
大型载荷处理

追踪记录和观察项数据通常包含非常大的输入/输出字段(完整提示词、补全内容等)。此服务会自动:

  1. 将任何超过 1000 个字符的字符串字段截断
  2. 将完整内容保存到 /tmp/langfuse_*.txt 文件
  3. 在截断后的输出中包含文件路径

然后,Agent 可以使用 grep 在这些文件中搜索特定内容,而无需将整个载荷加载到上下文中。

配置

环境变量
变量必需描述默认值
LANGFUSE_SECRET_KEY是Langfuse 密钥(sk-lf-...)-
LANGFUSE_PUBLIC_KEY是Langfuse 公钥(pk-lf-...)-
LANGFUSE_BASE_URL否Langfuse API 基础 URLhttps://cloud.langfuse.com
Claude 桌面端配置

macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "langfuse-observability-mcp-server"],
      "env": {
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "sk-lf-your-secret-key",
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "pk-lf-your-public-key",
        "LANGFUSE_BASE_URL": "https://us.cloud.langfuse.com"
      }
    }
  }
}

开发

# Install dependencies
npm run install-all

# Build
npm run build

# Development mode
npm run dev

# Run functional tests
npm test

# Run integration tests
npm run test:integration

# Run manual tests (requires .env with real credentials)
npm run test:manual

许可证

MIT

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。