Сервер Logfire MCP

Этот репозиторий содержит сервер Model Context Protocol (MCP) с инструментами, которые могут получить доступ к трассировкам и метрикам OpenTelemetry, отправленным вами в Logfire.

Этот сервер MCP позволяет LLM извлекать данные телеметрии вашего приложения, анализировать распределенные трассировки и использовать результаты произвольных SQL-запросов, выполненных с использованием API Logfire.

Доступные инструменты

find_exceptions — Получить количество исключений из трассировок, сгруппированных по файлу
- Требуемые аргументы:
  - age (int): Количество минут для просмотра (например, 30 для последних 30 минут, максимум 7 дней)
find_exceptions_in_file — получение подробной информации о трассировке исключений в определенном файле
- Требуемые аргументы:
  - filepath (строка): Путь к файлу для анализа.
  - age (int): Количество минут, на которые нужно оглянуться назад (макс. 7 дней)
arbitrary_query — выполнение пользовательских SQL-запросов по вашим трассировкам и метрикам OpenTelemetry
- Требуемые аргументы:
  - query (строка): SQL-запрос для выполнения
  - age (int): Количество минут, на которые нужно оглянуться назад (макс. 7 дней)
get_logfire_records_schema — получить схему OpenTelemetry для помощи с пользовательскими запросами
- Нет требуемых аргументов

Настраивать

Установить `uv`

Первое, что нужно сделать, это убедиться, что установлен uv , так как uv используется для запуска сервера MCP.

Инструкции по установке см. в документации по установке uv .

Если у вас уже установлена старая версия uv , вам может потребоваться обновить ее с помощью uv self update .

Получите токен чтения Logfire

Для выполнения запросов к API Logfire серверу Logfire MCP требуется «токен чтения».

Вы можете создать его в разделе «Read Tokens» настроек вашего проекта в Logfire: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens

[!ВАЖНО] Токены чтения Logfire специфичны для проекта, поэтому вам необходимо создать один для конкретного проекта, который вы хотите предоставить серверу Logfire MCP.

Запустите сервер вручную

После установки uv и получения токена чтения Logfire вы можете вручную запустить сервер MCP с помощью uvx (который предоставляется uv ).

Вы можете указать свой токен чтения с помощью переменной среды LOGFIRE_READ_TOKEN :

LOGFIRE_READ_TOKEN=YOUR_READ_TOKEN uvx logfire-mcp

или с использованием флага --read-token :

uvx logfire-mcp --read-token=YOUR_READ_TOKEN

[!ПРИМЕЧАНИЕ]
Если вы используете Cursor, Claude Desktop, Cline или другие клиенты MCP, которые управляют вашими серверами MCP для вас, вам НЕ нужно вручную запускать сервер самостоятельно. В следующем разделе будет показано, как настроить эти клиенты для использования сервера Logfire MCP.

Конфигурация с известными клиентами MCP

Настроить для курсора

Создайте файл .cursor/mcp.json в корневом каталоге вашего проекта:

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

Курсор не принимает поле env , поэтому вместо него необходимо использовать флаг --read-token .

Настройка для Claude Desktop

Добавьте в настройки Клода:

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

Настроить для Клайна

Добавьте к настройкам Cline в cline_mcp_settings.json :

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

Настройка - Базовый URL

По умолчанию сервер подключается к Logfire API по адресу https://logfire-api.pydantic.dev . Вы можете переопределить это следующим образом:

Использование аргумента --base-url :

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

Установка переменной среды:

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

Примеры взаимодействий

Найти все исключения в трассировках за последний час:

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

Ответ:

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

Получите подробную информацию об исключениях из трассировок в определенном файле:

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

Ответ:

[
  {
    "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"
  }
]

Запустите пользовательский запрос по трассировкам:

{
  "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
  }
}

Примеры вопросов для Клода

«Какие исключения произошли в трассировках за последний час по всем службам?»
«Покажите мне последние ошибки в файле 'app/api.py' с контекстом их трассировки»
«Сколько ошибок было за последние 24 часа в каждой службе?»
«Каковы наиболее распространенные типы исключений в моих трассировках, сгруппированные по имени службы?»
«Дайте мне схему OpenTelemetry для трассировок и метрик»
«Найти все ошибки за вчерашний день и показать их контексты трассировки»

Начиная

Сначала получите токен чтения Logfire по ссылке: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens
Запустите сервер MCP:
uvx logfire-mcp --read-token=YOUR_TOKEN
Настройте предпочитаемый вами клиент (Cursor, Claude Desktop или Cline), используя примеры конфигурации выше.
Начните использовать сервер MCP для анализа трассировок и метрик OpenTelemetry!

Внося вклад

Мы приветствуем вклады, которые помогут улучшить сервер Logfire MCP. Хотите ли вы добавить новые инструменты анализа трассировки, улучшить функциональность запросов метрик или улучшить документацию, ваш вклад будет ценным.

Примеры других серверов MCP и шаблонов реализации см. в репозитории серверов Model Context Protocol .

Лицензия

Logfire MCP лицензирован по лицензии MIT. Это означает, что вы можете свободно использовать, изменять и распространять программное обеспечение в соответствии с условиями лицензии MIT.

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

Сервер Model Context Protocol, позволяющий LLM извлекать и анализировать трассировки и метрики OpenTelemetry из Logfire, поддерживая отслеживание исключений и настраиваемые SQL-запросы к данным телеметрии.

Related MCP Servers

Toolkit MCP Server
cyanheads
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol server that provides LLM Agents with a comprehensive toolset for IP geolocation, network diagnostics, system monitoring, cryptographic operations, and QR code generation.
Last updated -
16
3
4
TypeScript
Apache 2.0
MCP Salesforce Connector
smn2gnt
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with Salesforce data through SOQL queries, SOSL searches, and various API operations including record management.
Last updated -
10
53
Python
MIT License
Math-MCP
EthanHenrickson
A
security
A
license
A
quality
A Model Context Protocol server that provides basic mathematical and statistical functions to LLMs, enabling them to perform accurate numerical calculations through a simple API.
Last updated -
13
13
TypeScript
MIT License
Statsource MCP Server
jamie7893
-
security
F
license
-
quality
Enables LLMs to perform statistical analysis and generate ML predictions on user data from databases or CSV files through a Model Context Protocol server.
Last updated -
Python

View all related MCP servers

Logfire MCP Server