Logfire MCP-Server

Integrations

Enables access and analysis of OpenTelemetry traces and metrics data stored in Logfire, with tools for finding exceptions, retrieving trace information, and executing SQL queries against telemetry data.
Integrates with Logfire, a Pydantic service, to retrieve and analyze application telemetry data through the Logfire APIs using read tokens from the Logfire project settings.

Logfire MCP-Server

Dieses Repository enthält einen Model Context Protocol (MCP)-Server mit Tools, die auf die OpenTelemetry-Traces und -Metriken zugreifen können, die Sie an Logfire gesendet haben.

Dieser MCP-Server ermöglicht es LLMs, die Telemetriedaten Ihrer Anwendung abzurufen, verteilte Traces zu analysieren und die Ergebnisse beliebiger SQL-Abfragen zu nutzen, die mit den Logfire-APIs ausgeführt werden.

Verfügbare Tools

find_exceptions - Abfrage der Anzahl der Ausnahmen aus nach Dateien gruppierten Traces
- Erforderliche Argumente:
  - age (int): Anzahl der Minuten, die zurückgeblickt werden soll (z. B. 30 für die letzten 30 Minuten, max. 7 Tage)
find_exceptions_in_file - Erhalten Sie detaillierte Trace-Informationen zu Ausnahmen in einer bestimmten Datei
- Erforderliche Argumente:
  - filepath (Zeichenfolge): Pfad zur zu analysierenden Datei
  - age (int): Anzahl der Minuten, die zurückgeblickt werden soll (max. 7 Tage)
arbitrary_query - Führen Sie benutzerdefinierte SQL-Abfragen für Ihre OpenTelemetry-Traces und -Metriken aus
- Erforderliche Argumente:
  - query (Zeichenfolge): Auszuführende SQL-Abfrage
  - age (int): Anzahl der Minuten, die zurückgeblickt werden soll (max. 7 Tage)
get_logfire_records_schema – Holen Sie sich das OpenTelemetry-Schema zur Unterstützung bei benutzerdefinierten Abfragen
- Keine erforderlichen Argumente

Aufstellen

`uv` installieren

Stellen Sie zunächst sicher, dass uv installiert ist, da uv zum Ausführen des MCP-Servers verwendet wird.

Installationsanweisungen finden Sie in den uv Installationsdokumenten .

Wenn Sie bereits eine ältere Version von uv installiert haben, müssen Sie diese möglicherweise mit uv self update aktualisieren.

Erhalten Sie ein Logfire-Lese-Token

Um Anfragen an die Logfire-APIs zu stellen, benötigt der Logfire-MCP-Server ein „Lese-Token“.

Sie können eines im Abschnitt „Read Tokens“ Ihrer Projekteinstellungen in Logfire erstellen: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens

[!WICHTIG] Logfire-Lesetoken sind projektspezifisch. Sie müssen daher eines für das spezifische Projekt erstellen, das Sie dem Logfire-MCP-Server zur Verfügung stellen möchten.

Manuelles Ausführen des Servers

Sobald Sie uv installiert haben und über ein Logfire-Lese-Token verfügen, können Sie den MCP-Server manuell mit uvx (das von uv bereitgestellt wird) ausführen.

Sie können Ihr Lesetoken mit der Umgebungsvariable LOGFIRE_READ_TOKEN angeben:

LOGFIRE_READ_TOKEN=YOUR_READ_TOKEN uvx logfire-mcp

oder mit dem Flag --read-token :

uvx logfire-mcp --read-token=YOUR_READ_TOKEN

[!NOTIZ]
Wenn Sie Cursor, Claude Desktop, Cline oder andere MCP-Clients verwenden, die Ihre MCP-Server für Sie verwalten, müssen Sie den Server NICHT manuell ausführen. Der nächste Abschnitt zeigt Ihnen, wie Sie diese Clients für die Nutzung des Logfire MCP-Servers konfigurieren.

Konfiguration mit bekannten MCP-Clients

Für Cursor konfigurieren

Erstellen Sie eine .cursor/mcp.json -Datei in Ihrem Projektstamm:

{
  "mcpServers": {
    "logfire": {
      "command": "uvx",
      "args": ["logfire-mcp", "--read-token=YOUR-TOKEN"]
    }
  }
}

Der Cursor akzeptiert das env nicht, daher müssen Sie stattdessen das Flag --read-token verwenden.

Konfigurieren für Claude Desktop

Fügen Sie zu Ihren Claude-Einstellungen hinzu:

{
  "command": ["uvx"],
  "args": ["logfire-mcp"],
  "type": "stdio",
  "env": {
    "LOGFIRE_READ_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
  }
}

Konfigurieren für Cline

Fügen Sie Ihren Cline-Einstellungen in cline_mcp_settings.json Folgendes hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "logfire": {
      "command": "uvx",
      "args": ["logfire-mcp"],
      "env": {
        "LOGFIRE_READ_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Anpassung – Basis-URL

Standardmäßig verbindet sich der Server mit der Logfire-API unter https://logfire-api.pydantic.dev . Sie können dies folgendermaßen überschreiben:

Verwenden des Arguments --base-url :

uvx logfire-mcp --base-url=https://your-logfire-instance.com

Festlegen der Umgebungsvariablen:

LOGFIRE_BASE_URL=https://your-logfire-instance.com uvx logfire-mcp

Beispielinteraktionen

Suchen Sie alle Ausnahmen in den Spuren der letzten Stunde:

{
  "name": "find_exceptions",
  "arguments": {
    "age": 60
  }
}

Antwort:

[
  {
    "filepath": "app/api.py",
    "count": 12
  },
  {
    "filepath": "app/models.py",
    "count": 5
  }
]

Erhalten Sie Details zu Ausnahmen von Ablaufverfolgungen in einer bestimmten Datei:

{
  "name": "find_exceptions_in_file",
  "arguments": {
    "filepath": "app/api.py",
    "age": 1440
  }
}

Antwort:

[
  {
    "created_at": "2024-03-20T10:30:00Z",
    "message": "Failed to process request",
    "exception_type": "ValueError",
    "exception_message": "Invalid input format",
    "function_name": "process_request",
    "line_number": "42",
    "attributes": {
      "service.name": "api-service",
      "code.filepath": "app/api.py"
    },
    "trace_id": "1234567890abcdef"
  }
]

Führen Sie eine benutzerdefinierte Abfrage für Spuren aus:

{
  "name": "arbitrary_query",
  "arguments": {
    "query": "SELECT trace_id, message, created_at, attributes->>'service.name' as service FROM records WHERE severity_text = 'ERROR' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10",
    "age": 1440
  }
}

Beispiele für Fragen an Claude

„Welche Ausnahmen sind in den Traces der letzten Stunde über alle Dienste hinweg aufgetreten?“
„Zeigen Sie mir die letzten Fehler in der Datei ‚app/api.py‘ mit ihrem Trace-Kontext.“
„Wie viele Fehler gab es in den letzten 24 Stunden pro Dienst?“
„Was sind die häufigsten Ausnahmetypen in meinen Traces, gruppiert nach Dienstnamen?“
„Holen Sie mir das OpenTelemetry-Schema für Traces und Metriken.“
"Finde alle Fehler von gestern und zeige ihre Trace-Kontexte an"

Erste Schritte

Besorgen Sie sich zunächst ein Logfire-Lese-Token von: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens
Führen Sie den MCP-Server aus:
uvx logfire-mcp --read-token=YOUR_TOKEN
Konfigurieren Sie Ihren bevorzugten Client (Cursor, Claude Desktop oder Cline) anhand der obigen Konfigurationsbeispiele
Beginnen Sie mit der Verwendung des MCP-Servers zur Analyse Ihrer OpenTelemetry-Traces und -Metriken!

Beitragen

Wir freuen uns über Beiträge zur Verbesserung des Logfire MCP-Servers. Egal, ob Sie neue Trace-Analyse-Tools hinzufügen, die Metrikabfragefunktion verbessern oder die Dokumentation verbessern möchten – Ihr Input ist wertvoll.

Beispiele für andere MCP-Server und Implementierungsmuster finden Sie im Repository der Model Context Protocol-Server .

Lizenz

Logfire MCP ist unter der MIT-Lizenz lizenziert. Das bedeutet, dass Sie die Software unter den Bedingungen der MIT-Lizenz frei verwenden, ändern und verbreiten können.

You must be authenticated.

security – no known vulnerabilities

license - not found

quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Tools

Ein Model Context Protocol-Server, der es LLMs ermöglicht, OpenTelemetry-Traces und -Metriken von Logfire abzurufen und zu analysieren, und der Ausnahmeverfolgung und benutzerdefinierte SQL-Abfragen für Telemetriedaten unterstützt.

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