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.

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 서버

이 저장소에는 Logfire에 보낸 OpenTelemetry 추적 및 메트릭에 액세스할 수 있는 도구가 포함된 MCP(Model Context Protocol) 서버가 포함되어 있습니다.

이 MCP 서버를 사용하면 LLM이 애플리케이션의 원격 측정 데이터를 검색하고, 분산 추적을 분석하고, Logfire API를 사용하여 실행한 임의의 SQL 쿼리의 결과를 활용할 수 있습니다.

사용 가능한 도구

find_exceptions - 파일별로 그룹화된 추적에서 예외 수 가져오기
- 필수 인수:
  - age (int): 뒤돌아볼 시간(분)(예: 마지막 30분은 30분, 최대 7일)
find_exceptions_in_file - 특정 파일의 예외에 대한 자세한 추적 정보를 가져옵니다.
- 필수 인수:
  - filepath (문자열): 분석할 파일의 경로
  - age (int): 뒤돌아볼 시간(분)(최대 7일)
arbitrary_query - OpenTelemetry 추적 및 메트릭에 대한 사용자 지정 SQL 쿼리 실행
- 필수 인수:
  - query (문자열): 실행할 SQL 쿼리
  - age (int): 뒤돌아볼 시간(분)(최대 7일)
get_logfire_records_schema - 사용자 정의 쿼리에 도움이 되는 OpenTelemetry 스키마를 가져옵니다.
- 필수 인수 없음

설정

`uv` 설치

가장 먼저 해야 할 일은 uv 설치되어 있는지 확인하는 것입니다. uv MCP 서버를 실행하는 데 사용됩니다.

설치 지침은 uv 설치 문서를 참조하세요.

이미 이전 버전의 uv 설치되어 있는 경우 uv self update 로 업데이트해야 할 수도 있습니다.

Logfire 읽기 토큰을 얻으세요

Logfire API에 요청을 하려면 Logfire MCP 서버에 "읽기 토큰"이 필요합니다.

Logfire의 프로젝트 설정에서 "토큰 읽기" 섹션에서 토큰을 하나 만들 수 있습니다: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens

[!중요] Logfire 읽기 토큰은 프로젝트별로 다르므로 Logfire MCP 서버에 공개하려는 특정 프로젝트에 대한 토큰을 만들어야 합니다.

서버를 수동으로 실행하세요

uv 설치하고 Logfire 읽기 토큰이 있으면 uvx ( uv 에서 제공)를 사용하여 MCP 서버를 수동으로 실행할 수 있습니다.

LOGFIRE_READ_TOKEN 환경 변수를 사용하여 읽기 토큰을 지정할 수 있습니다.

지엑스피1

또는 --read-token 플래그를 사용합니다.

uvx logfire-mcp --read-token=YOUR_READ_TOKEN

[!메모]
Cursor, Claude Desktop, Cline 또는 MCP 서버를 자동으로 관리해 주는 다른 MCP 클라이언트를 사용하는 경우, 서버를 직접 수동으로 실행할 필요가 없습니다 . 다음 섹션에서는 이러한 클라이언트가 Logfire MCP 서버를 사용하도록 구성하는 방법을 보여줍니다.

잘 알려진 MCP 클라이언트를 사용한 구성

커서 구성

프로젝트 루트에 .cursor/mcp.json 파일을 만듭니다.

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

커서는 env 필드를 허용하지 않으므로 대신 --read-token 플래그를 사용해야 합니다.

Claude Desktop 구성

Claude 설정에 추가:

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

Cline에 대한 구성

cline_mcp_settings.json 의 Cline 설정에 다음을 추가합니다.

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

사용자 정의 - 기본 URL

기본적으로 서버는 https://logfire-api.pydantic.dev 의 Logfire API에 연결됩니다. 다음과 같이 이 설정을 재정의할 수 있습니다.

--base-url 인수를 사용합니다.

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

환경 변수 설정:

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

예시 상호작용

지난 1시간 동안의 추적에서 모든 예외를 찾습니다.

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

응답:

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

특정 파일의 추적에서 예외에 대한 세부 정보를 가져옵니다.

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

응답:

[
  {
    "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"
  }
]

추적에 대한 사용자 정의 쿼리를 실행합니다.

{
  "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
  }
}

클로드에 대한 질문의 예

"모든 서비스의 지난 1시간 동안 추적에서 어떤 예외가 발생했습니까?"
"'app/api.py' 파일에서 발생한 최근 오류와 해당 추적 컨텍스트를 보여주세요"
"지난 24시간 동안 서비스당 오류가 몇 개 있었나요?"
"서비스 이름별로 그룹화된 추적에서 가장 일반적인 예외 유형은 무엇입니까?"
"추적 및 메트릭에 대한 OpenTelemetry 스키마를 가져오세요"
"어제의 모든 오류를 찾아 해당 추적 컨텍스트를 표시합니다."

시작하기

먼저 https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens 에서 Logfire 읽기 토큰을 얻으세요.
MCP 서버를 실행합니다.
uvx logfire-mcp --read-token=YOUR_TOKEN
위의 구성 예를 사용하여 선호하는 클라이언트(Cursor, Claude Desktop 또는 Cline)를 구성하세요.
MCP 서버를 사용하여 OpenTelemetry 추적 및 메트릭을 분석해 보세요!

기여하다

Logfire MCP 서버 개선을 위한 여러분의 참여를 환영합니다. 새로운 추적 분석 도구 추가, 메트릭 쿼리 기능 향상, 문서 개선 등 어떤 목적이든 여러분의 의견은 소중합니다.

다른 MCP 서버와 구현 패턴의 예는 Model Context Protocol 서버 저장소를 참조하세요.

특허

Logfire MCP는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 즉, MIT 라이선스의 약관에 따라 소프트웨어를 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

LLM이 Logfire에서 OpenTelemetry 추적 및 메트릭을 검색하고 분석하여 예외 추적과 원격 측정 데이터에 대한 사용자 정의 SQL 쿼리를 지원하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

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How to search files on a local computer