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
- 01按元数据筛选跟踪记录
- 02查看嵌套跟踪与评分
- 03按类型和模型筛选观测数据
- 04获取观测输入与输出
- 05将超长字段保存到临时文件
- 06只读访问
适用场景
- 01根据跟踪详情调试 LLM 流水线
- 02分析模型成本和延迟
- 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
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。
工具
4收录的工具列表 · 更新于 2 周前
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| name | string | 否 | 按 trace 名称筛选(精确匹配)。 |
| page | number | 否 | 页码(从 1 开始)。默认值:1。 |
| tags | array | 否 | 筛选出包含所有指定标签的 trace。示例:["production", "important"]。 |
| limit | number | 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。 |
| userId | string | 否 | 按关联 trace 的用户 ID 筛选。 |
| orderBy | string | 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"。 |
| release | string | 否 | 按 release 版本字符串筛选。 |
| version | string | 否 | 按 trace 版本字符串筛选。 |
| sessionId | string | 否 | 按 session ID 筛选。 |
| environment | array | 否 | 按环境筛选。示例:["production", "staging"]。 |
| toTimestamp | string | 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"。 |
| fromTimestamp | string | 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:
- 将任何超过 1000 个字符的字符串字段截断
- 将完整内容保存到
/tmp/langfuse_*.txt文件 - 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 URL | https://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
评论
支持 Markdown
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。