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TraceFact MCP Server

by Alex0AI

エビデンスカバレッジ、エビデンスグラフ、タイムライン、障害の特定を表示するTraceFactダッシュボード

バンドルされたオフラインのCodexトレースを分析し、そのリプレイカプセルを検証する実際のTraceFact CLI実行

60秒クイックスタート

git clone https://github.com/Alex0AI/tracefact.git
cd tracefact
npm ci
npm run build
node dist/cli.js analyze examples/offline-demo.codex.jsonl --out report

report/report.html を開いてください。スタンドアロンでオフラインでも動作します。このコマンドは report.jsonreport.mdreport.sarif、およびハッシュ検証済みの run.tracefact.gz リプレイカプセルも書き出します。

ブラウザがお好みですか?ライブデモを開いて、トレースをドラッグ&ドロップし、レポートをエクスポートしてください。ファイルがページから出ることはありません。

Related MCP server: jaeger-mcp

何が入力され、何が出力され、なぜ信頼できるのか

flowchart LR
  A[Codex / Gemini CLI / Browser Use / JSONL / OTel] --> B[Open Agent Trace Schema]
  B --> C[Redaction]
  C --> D[Evidence Graph]
  C --> E[Deterministic failure rules]
  D --> F[HTML · JSON · Markdown · SARIF]
  E --> F
  C --> G[Replay Capsule + SHA-256]

TraceFactは、正しさを単一のLLM-as-judgeスコアの背後に隠しません。明示的な完了クレームを抽出し、それぞれを観測可能なツール結果、テスト、差分、ブラウザ操作、ソース、アーティファクトハッシュにリンクします。すべての障害検出には正確なイベントIDが付与されます。欠落したテレメトリは不確実性として表示されます。

オリジナルのコア機能

  • Open Agent Trace Schema (OATS) 1.0 — バージョン管理され拡張可能なトレースエンベロープで、JSON Schema、厳格なTypeScript型、マイグレーションを備えています。

  • エビデンスグラフsupportedweakunsupportedconflicting のクレームと、因果エビデンスのエッジおよび説明を備えています。

  • リプレイカプセル — 正規化されたトレース、環境サマリー、ソースメタデータ、レポート、ハッシュを含む、ポータブルで機密情報を除去したgzip圧縮ランです。レビューに元のモデルやAPIキーは不要です。

  • 障害タクソノミー — ループ、繰り返し呼び出し、検索ドリフト、未検証の変更、失敗したテスト、エビデンスのない完了、コスト急増、早期終了、失敗したリカバリを決定的に特定します。

  • 信頼性レポート — スタンドアロンのHTMLに加え、JSON、Markdown、SARIFを出力します。ベンチマークスコアは元のベンチマークの範囲に限定されます。

アダプター

アダプター

ステータス

使用する公開フォーマット

OpenAI Codex

安定版

rollout .jsonl: セッションメタデータ、レスポンスアイテム、イベントメッセージ

Gemini CLI

安定版

OpenTelemetry/ログイベントスパンとGenAI属性

Browser Use

安定版

シリアライズされた AgentHistoryList ステップ、モデルアクション、状態、結果

Generic JSONL / OTel

安定版

トレースイベントまたは再帰的に検出されたスパン

OpenCode

実験的

セッション/メッセージ/パートオブジェクト

agent-browser

実験的

JSONコマンドレスポンス

OpenHands

実験的

アクション/オブザベーションイベントストリーム

アダプターはプラグインです。tracefact/adapter-sdk からエクスポートされた小さな TraceAdapter インターフェースを実装してください。未知のフィールドは attributes または extensions に保持されます。

CLI

tracefact analyze <trace> [--adapter auto] [--out tracefact-report]
tracefact replay <run.tracefact.gz> [--out replay.html]
tracefact verify <run.tracefact.gz>
tracefact migrate <old-trace.json> --out migrated.json
tracefact adapters
tracefact serve --dir web-dist --port 4173

GitHub Action

- uses: Alex0AI/tracefact/action@v0.1.2
  with:
    trace: artifacts/codex-rollout.jsonl
    adapter: auto

このアクションはジョブサマリーを追加し、pull-requests: write が許可されている場合はマーカーベースのPRコメントを更新し、完全なHTML/JSON/Markdown/SARIF/カプセルバンドルをアップロードします。トレースが第三者に送信されることはありません。

読み取り専用MCPサーバー

{
  "mcpServers": {
    "tracefact": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/tracefact/dist/mcp.js"],
      "env": { "TRACEFACT_STORE": "/absolute/path/to/traces" }
    }
  }
}

ツール: list_runsget_runget_reliability_report。書き込みツールはありません。

小規模で再現可能なエビデンスセット

dataset/generated/ には、成功、失敗したテスト、ツールループ、未サポートの完了、コスト異常、成功したリカバリにわたる60件の決定的なCC0-1.0合成トレースが含まれています。npm run dataset:generate で再生成し、npm run experiment で評価します。

v0.1実験では、ルール作成の合成ラベルに対するマイクロ適合率 0.833、再現率 1.000、F1 0.909 を報告しています。見かけ上の10件の偽陽性はすべて、プライマリラベルが test_failure のフィクスチャに対する hallucinated_completion 検出です。完了クレームが失敗したテストと矛盾していますが、そのセカンダリラベルは意図的に省略されていました。これはマルチラベルの曖昧さを隠すのではなく、明らかにします。この結果は回帰エビデンスであり、実世界への一般化の証明ではありません。データカード生の結果技術レポートを参照してください。

TraceFactの位置づけ

プロジェクト

主な役割

ホスト型トレーシング

エビデンス連携の完了検証

ポータブルなオフラインリプレイ

決定的な障害エビデンス

TraceFact

実行後の信頼性と再現

いいえ

はい

はい

はい

LangSmith

トレーシング、評価、データセット

はい

評価に依存

いいえ

焦点外

Langfuse

オープンソースのLLM可観測性

任意

評価に依存

カプセルではなくエクスポート

焦点外

Phoenix

オープンソースのAI可観測性と評価

任意

評価に依存

いいえ

焦点外

AgentOps

エージェント監視とセッションリプレイ

はい

評価に依存

いいえ

一部の分析

これは2026-08-20にレビューした公開ドキュメントに基づく範囲比較であり、品質ランキングではありません。TraceFactは、既存の可観測性スタックを置き換えるのではなく、それらがエクスポートするOpenTelemetryを取り込むことができます。

プライバシーと安全性

機密情報の除去は、一般的なAPIキー、ベアラートークン、クッキー、メールアドレス、Windows/macOS/Linuxのホームパス、シークレットのような名前のフィールドを対象とします。除去は多層防御として扱ってください。公開前にカプセルをレビューしてください。TraceFactはデフォルトで公開リポジトリのデータを使用し、テレメトリはなく、トレースをアップロードすることはありません。

開発

npm ci
npm run check
npm run test:coverage

CIはWindows、Linux、macOSでNode 20および22を使用して実行されます。CONTRIBUTING.mdSECURITY.mdDECISIONS.mdを参照してください。

ライセンス

Apache-2.0です。商用および研究利用に寛容で、明示的な特許許諾を含み、表示の保持を要求します。データセットのフィクスチャはCC0-1.0です。外部プロジェクトとデータはそれぞれのライセンスに従います。THIRD_PARTY.mdDATA_SOURCES.md を参照してください。

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
0dRelease cycle
3Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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