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Glama

Langfuse Prompt Management MCP Server

Official
by langfuse

Servidor MCP de gestión de indicaciones de Langfuse

Servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para la gestión de prompts de Langfuse . Este servidor le permite acceder y gestionar sus prompts de Langfuse mediante el Protocolo de Contexto de Modelo.

Manifestación

Demostración rápida de Langfuse Prompts MCP en Claude Desktop ( activar el sonido para explicaciones en off ):

https://github.com/user-attachments/assets/61da79af-07c2-4f69-b28c-ca7c6e606405

Características

Aviso de MCP

Este servidor implementa la especificación MCP Prompts para el descubrimiento y recuperación de indicaciones.

  • prompts/list : enumera todas las indicaciones disponibles
    • Paginación opcional basada en cursor
    • Devuelve los nombres de los mensajes y sus argumentos requeridos, limitación: se supone que todos los argumentos son opcionales y no incluyen descripciones ya que las variables no tienen especificación en Langfuse
    • Incluye el siguiente cursor para la paginación si hay más de una página de indicaciones
  • prompts/get : Obtener un mensaje específico
    • Transforma las indicaciones de Langfuse (texto y chat) en objetos de indicaciones de MCP
    • Compila el mensaje con las variables proporcionadas

Herramientas

Para aumentar la compatibilidad con otros clientes MCP que no admiten la capacidad de solicitud, el servidor también exporta herramientas que replican la funcionalidad de las solicitudes MCP.

  • get-prompts : Lista de indicaciones disponibles
    • Parámetro cursor opcional para paginación
    • Devuelve una lista de indicaciones con sus argumentos.
  • get-prompt : recupera y compila un mensaje específico
    • Parámetro name requerido: Nombre del mensaje a recuperar
    • Parámetro arguments opcionales: objeto JSON con variables de solicitud

Desarrollo

npm install # build current file npm run build # test in mcp inspector npx @modelcontextprotocol/inspector node ./build/index.js

Uso

Paso 1: Construir

npm install npm run build

Paso 2: Agregue el servidor a sus servidores MCP:

Escritorio de Claude

Configure Claude para escritorio editando claude_desktop_config.json

{ "mcpServers": { "langfuse": { "command": "node", "args": ["<absolute-path>/build/index.js"], "env": { "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "your-public-key", "LANGFUSE_SECRET_KEY": "your-secret-key", "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com" } } } }

Asegúrate de reemplazar las variables de entorno con tus claves de API de Langfuse. El servidor estará disponible para su uso en Claude Desktop.

Cursor

Agregar nuevo servidor al Cursor:

  • Nombre: Langfuse Prompts
  • Tipo: command
  • Dominio:
    LANGFUSE_PUBLIC_KEY="your-public-key" LANGFUSE_SECRET_KEY="your-secret-key" LANGFUSE_BASEURL="https://cloud.langfuse.com" node absolute-path/build/index.js

Limitaciones

El servidor MCP es un trabajo en progreso y tiene algunas limitaciones:

  • Solo se devuelven los mensajes con una etiqueta production en Langfuse
  • Se supone que todos los argumentos son opcionales y no incluyen descripciones, ya que las variables no tienen especificación en Langfuse.
  • Las operaciones de lista requieren obtener cada solicitud individualmente en segundo plano para extraer los argumentos, esto funciona pero no es eficiente.

¡Agradecemos sus contribuciones! Si tiene alguna sugerencia o comentario, abra un problema o una solicitud de colaboración ( repositorio ).

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Facilita el acceso y la gestión de los avisos de Langfuse a través del Protocolo de contexto de modelo, lo que permite el descubrimiento, la recuperación y la integración de avisos en clientes como Claude Desktop y Cursor.

  1. Manifestación
    1. Características
      1. Aviso de MCP
      2. Herramientas
    2. Desarrollo
      1. Uso
        1. Paso 1: Construir
        2. Paso 2: Agregue el servidor a sus servidores MCP:
      2. Limitaciones

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        curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/langfuse/mcp-server-langfuse'

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