Langfuse MCP Server
Локальный MCP и скилл для Langfuse: трассы, сессии и исключения читаются из агента, ответ можно сократить или сбросить в файл.
- 112 ★ репозитория
- Последний коммит
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Ключи проекта Langfuse передаются локальному процессу, а часть инструментов меняет промпты и датасеты и удаляет их элементы.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add mcp/langfuse-mcp-serverОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Ключи проекта Langfuse передаются локальному процессу, а часть инструментов меняет промпты и датасеты и удаляет их элементы.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Langfuse MCP Server открывает агенту данные наблюдаемости Langfuse: трассы, наблюдения, сессии, исключения, промпты, датасеты, очереди разметки, оценки и метрики. Всего 48 инструментов, например `fetch_trace`, `find_exceptions`, `get_exception_details`, `query_metrics`. Запрос «найди исключения за сутки» превращается в цепочку: группировка ошибок по файлам, разбор файла, детали конкретной трассы. В репозитории лежит и скилл `langfuse` с готовыми сценариями отладки трасс, разбора исключений, анализа задержек и работы с промптами и датасетами. Сервер работает локально по stdio или HTTP через Python SDK Langfuse. Выводом управляют компактные сводки, режим выгрузки полного JSON в файл и выбор групп инструментов флагом `--tools traces,prompts`.
Для кого. Разработчикам LLM-приложений с трассировкой в Langfuse, которые хотят разбирать ошибки и задержки из Claude Code, Codex или Cursor, не открывая веб-интерфейс.
Подходит, если
- После релиза в агентской системе выросло число ошибок, и надо сгруппировать их по файлам.
- Пользователь жалуется на медленный ответ, и нужна полная сессия с трассами.
- Версии промпта нужно сравнить и переключить метки прямо из диалога с агентом.
- Контекст агента переполняется, и ответ инструмента лучше сбросить в файл.
- Стоимость и задержку p95 по моделям надо получить одним запросом метрик.
Не подходит, если
- Нужен облачный доступ без установки: у Langfuse есть собственный MCP по HTTP.
- Агент должен писать оценки, комментарии и данные о моделях: этих операций здесь нет.
- Ключи Langfuse нельзя выдавать локальному процессу на машине разработчика.
Пример запроса к агенту
Найди исключения в Langfuse за последние сутки, сгруппируй по файлам и разбери трассу самой частой ошибки.MCP
- Транспорт
- stdio, http
- Авторизация
- API-ключ
Переменные окружения
LANGFUSE_PUBLIC_KEYобязательная- Публичный ключ проекта Langfuse из Settings, API Keys.
LANGFUSE_SECRET_KEYобязательная, секрет- Секретный ключ проекта Langfuse.
LANGFUSE_HOSTобязательная- Адрес Langfuse: облако `https://cloud.langfuse.com` или ваш сервер.
LANGFUSE_MCP_READ_ONLY- Значение `true` отключает все операции записи.
Ограничения
Для запуска нужны `uv`, Python 3.10 или новее и API-ключи проекта Langfuse (`LANGFUSE_PUBLIC_KEY`, `LANGFUSE_SECRET_KEY`, `LANGFUSE_HOST`). Среди 48 инструментов есть изменяющие: создание промптов и датасетов, удаление элементов датасета; для безопасного чтения включается `--read-only`. Записи оценок, комментариев, моделей и медиа в сервере нет. В Observations API v2 трассы без корневого наблюдения остаются невидимыми; метрики v2 доступны только в Langfuse Cloud, на своем сервере возможен 404.
Как отключить. Выполните `claude mcp remove langfuse` или `codex mcp remove langfuse`, а скилл удалите из `~/.claude/skills/langfuse` или `~/.codex/skills/langfuse`. Ключи Langfuse при необходимости отзовите в настройках проекта.
Частые вопросы
Какие инструменты вызвать первыми?
`find_exceptions` группирует ошибки по файлам, `find_exceptions_in_file` показывает записи файла, а `get_exception_details` открывает трассу. Для общей картины есть `fetch_traces` и `query_metrics`.
Как запретить изменения?
Запустите `langfuse-mcp --read-only` или задайте `LANGFUSE_MCP_READ_ONLY=true`. Инструменты создания и удаления отключатся, чтение останется.
Как уменьшить расход токенов?
Загружайте нужные группы флагом `--tools traces,prompts` и задайте `--default-output-mode full_json_file`, тогда полный ответ уйдет в файл, а в диалог попадет краткая сводка.
Чем он отличается от встроенного MCP Langfuse?
Этот сервер заточен под локальную отладку: трассы, сессии, исключения и решения маршрутизации. Встроенный MCP по HTTP шире по API и умеет писать оценки и комментарии.
Как проверить подключение?
Перезапустите клиент и выполните `/mcp` в Claude Code либо `codex mcp list` в Codex. Сервер langfuse должен появиться в списке.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
MCP-серверыЛокальный граф знаний о коде с историей версий: MCP-сервер отвечает агенту, кто вызывает функцию и что сломается от правки
Мост между языковым сервером LSP и агентом: определения, ссылки, диагностика, подсказки и переименование символов
MCP-сервер, который один раз строит граф кода проекта и отдает агенту готовые ответы вместо повторного перечитывания файлов
mcpdoc
MCP LLMS-TXT Documentation Server
MCP-сервер от LangChain: отдает агенту документацию из выбранных вами файлов llms.txt с проверяемыми вызовами
Прозрачный прокси между ИИ-клиентом и MCP-сервером: показывает каждый кадр JSON-RPC в терминале, проверяет запись в CI и экспортирует спаны
MCP-сервер, который дает агенту читать файлы, искать по коду и запускать команды в рабочей папке
Коротко о README
Сравнительная таблица с MCP Langfuse, быстрый старт для Claude Code и Codex, таблица 48 инструментов по группам, выборочная загрузка, режим только чтения и режимы вывода.