Integración del Servidor Langfuse MCP

¿Qué hace el servidor Langfuse MCP?

El servidor Langfuse MCP es un servidor Model Context Protocol (MCP) diseñado para la gestión de prompts en Langfuse. Permite a asistentes de IA y desarrolladores acceder y administrar prompts almacenados en Langfuse usando la interfaz MCP estandarizada. Al conectar clientes de IA con repositorios externos de prompts a través de MCP, este servidor agiliza la recuperación, listado y compilación de prompts, lo que mejora el flujo de desarrollo para grandes modelos de lenguaje (LLMs). El servidor Langfuse MCP soporta el descubrimiento, recuperación y compilación de prompts, permitiendo tareas como la selección dinámica de prompts y la sustitución de variables. Esta integración simplifica la gestión de prompts y estandariza las interacciones entre LLMs y bases de datos de prompts, siendo especialmente útil en entornos donde se requiere un uso y compartición consistente de prompts entre equipos o plataformas.

Lista de Prompts

• prompts/list: Lista todos los prompts disponibles en el repositorio Langfuse. Soporta paginación opcional basada en cursor y proporciona los nombres de los prompts con sus argumentos requeridos. Todos los argumentos se consideran opcionales.
• prompts/get: Recupera un prompt específico por nombre y lo compila con las variables proporcionadas. Soporta prompts de texto y chat, transformándolos en objetos de prompt MCP.

Lista de Recursos

• Recurso de Prompts de Langfuse: Expone todos los prompts etiquetados como production en Langfuse para su descubrimiento y recuperación por parte de clientes de IA.
• Recurso de Argumentos de Prompt: Devuelve información sobre las variables de los prompts (todas opcionales; sin descripciones detalladas debido a los límites de la especificación de Langfuse).
• Recurso de Prompts Paginados: Permite listar prompts con paginación para un acceso eficiente en repositorios grandes.

Lista de Herramientas

• get-prompts: Lista los prompts disponibles con sus argumentos. Soporta el parámetro opcional cursor para paginación, devolviendo una lista de nombres de prompts y argumentos.
• get-prompt: Recupera y compila un prompt específico. Requiere el parámetro name y opcionalmente acepta un objeto JSON de variables para completar el prompt.

Casos de uso de este servidor MCP

• Gestión centralizada de prompts: Agiliza la actualización y compartición de prompts entre equipos gestionando todos los prompts en Langfuse y exponiéndolos vía MCP a varios clientes de IA.
• Recuperación estandarizada de prompts: Garantiza un uso consistente de prompts en flujos de trabajo LLM usando MCP para recuperar prompts validados y listos para producción bajo demanda.
• Compilación dinámica de prompts: Permite que LLMs o agentes de IA compilen prompts con variables en tiempo de ejecución, permitiendo interacciones flexibles y dinámicas.
• Descubrimiento de prompts en apps: Potencia interfaces de selección de prompts en herramientas de desarrollo o asistentes de IA listando los prompts disponibles y sus parámetros.
• Integración con flujos de trabajo LLMOps: Conecta repositorios de prompts de Langfuse a plataformas LLMOps y marcos de agentes mediante el protocolo MCP para una mejor gobernanza y auditoría de prompts.

Cómo configurarlo

Windsurf

No se encontraron instrucciones específicas para Windsurf en el repositorio.

Claude

1. Asegúrate de tener Node.js y npm instalados.
2. Construye el servidor con:

   npm install
   npm run build
   

3. Edita tu claude_desktop_config.json para añadir el servidor MCP:

   {
     "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"
         }
       }
     }
   }
   

4. Sustituye las variables de entorno por tus claves API reales de Langfuse.
5. Guarda la configuración y reinicia Claude Desktop.
6. Verifica que el servidor está disponible en la interfaz MCP de Claude Desktop.

Cursor

1. Asegúrate de tener Node.js y npm instalados.
2. Construye el servidor:

   npm install
   npm run build
   

3. En Cursor, añade un nuevo servidor MCP con:
   • Nombre: Langfuse Prompts
   • Tipo: command
   • Comando:

     LANGFUSE_PUBLIC_KEY="your-public-key" LANGFUSE_SECRET_KEY="your-secret-key" LANGFUSE_BASEURL="https://cloud.langfuse.com" node absolute-path/build/index.js
     

4. Sustituye las variables de entorno por tus claves API reales de Langfuse.
5. Guarda y verifica la conexión del servidor.

Cline

No se encontraron instrucciones específicas para Cline en el repositorio.

Seguridad de las claves API

Se recomienda asegurar tus claves API usando variables de entorno. Aquí tienes un ejemplo de fragmento JSON para la configuración del servidor MCP:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Sustituye los valores por tus credenciales reales de la API.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "langfuse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá utilizar este MCP como una herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar "langfuse" por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las secciones y características disponibles, el servidor Langfuse MCP está bien documentado y cubre la mayoría de las capacidades críticas de MCP, especialmente para la gestión de prompts. La ausencia de soporte explícito para muestreo o raíces reduce ligeramente la extensibilidad. En general, es una implementación sólida para su área de enfoque.

Puntuación MCP