Logfire MCP -palvelin

Mitä “Logfire” MCP -palvelin tekee?

Logfire MCP -palvelin on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, jonka avulla tekoälyapulaiset ja LLM:t voivat käyttää, hakea ja analysoida Logfireen OpenTelemetry-standardin kautta lähetettyä telemetriadataa. Yhdistämällä Logfire-projektisi tämän palvelimen kautta AI-pohjaiset työkalut ja agentit voivat tehdä hajautettujen jälkien kyselyjä, tarkastella poikkeuskuvioita ja ajaa mukautettuja SQL-kyselyitä sovelluksesi mittari- ja jälkitietoihin Logfire-rajapintojen kautta. Tämä integraatio mahdollistaa nopean vianhaun, observabilityn sekä telemetrianalyysin automaation, tarjoten kehittäjille parannettuja työnkulkuja debuggausta, seurantaa ja insighttien tuottamista varten suoraan kehitysympäristöistä tai AI-avusteisista agenteista.

Kehotepohjien lista

Yhtään eksplisiittistä kehotepohjaa ei ole dokumentoitu repositoriossa.

Resurssien lista

Yhtään eksplisiittistä resurssia (MCP-resurssia) ei ole dokumentoitu repositoriossa.

Työkalujen lista

• find_exceptions
  Hakee jäljistä poikkeusmäärät tiedostoittain ryhmiteltynä määritetyltä aikaväliltä.

• find_exceptions_in_file
  Tarjoaa yksityiskohtaista jälkitietoa tietyssä tiedostossa tapahtuvista poikkeuksista valitulla aikavälillä.

• arbitrary_query
  Suorittaa mukautettuja SQL-kyselyitä OpenTelemetryn jälkiin ja mittareihin, mahdollistaen joustavan datan tutkimisen.

• get_logfire_records_schema
  Palauttaa OpenTelemetry-skeeman, mahdollistaen tarkempien kyselyiden laatimisen.

Tämän MCP-palvelimen käyttökohteet

• Poikkeusseuranta ja analyysi
  Kehittäjät voivat nopeasti nähdä, mitkä tiedostot aiheuttavat eniten poikkeuksia, tunnistaa trendejä ja kohdistaa debuggaustyön.

• Juurisyyn analyysi
  Poikkeusten yksityiskohtainen tarkastelu tietyssä tiedostossa nopeuttaa kriittisten ongelmien tunnistamista ja ratkaisemista.

• Mukautettu telemetriaraportointi
  Mahdollisuus suorittaa vapaamuotoisia SQL-kyselyitä antaa tiimeille työkalut räätälöityjen mittariraporttien ja dashboardien luomiseen omiin tarpeisiin.

• Skeeman tutkiminen
  Pääsy OpenTelemetry-skeemaan auttaa kehittäjiä ymmärtämään käytettävissä olevia tietokenttiä ja optimoimaan omia kyselyitään ja integraatioitaan varten.

Kuinka asennat palvelimen

Windsurf

Ei asennusohjeita Windsurfille.

Claude

1. Avaa Claude Desktopin asetukset.
2. Lisää uusi MCP-palvelimen konfiguraatio seuraavalla JSON:lla:

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

3. Korvaa "YOUR_TOKEN" oikealla Logfire-lukutunnuksellasi.
4. Tallenna asetukset ja käynnistä Claude uudelleen.
5. Varmista MCP-palvelimen yhteys kokeilemalla kyselyä.

API-avainten suojaaminen:
Tallenna tunnuksesi yllä olevan mukaisesti env-kenttään, jotta se ei näy argumenteissa tai versionhallinnassa.

Cursor

1. Varmista, että sinulla on uv asennettuna.
2. Luo .cursor/mcp.json-tiedosto projektisi juureen.
3. Lisää seuraava konfiguraatio:

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

4. Korvaa "YOUR-TOKEN" oikealla Logfire-lukutunnuksellasi.
5. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cursor uudelleen.

Huom: Cursor ei tue env-kenttää; käytä --read-token-argumenttia.

Cline

1. Avaa tai luo cline_mcp_settings.json.
2. Lisää seuraava:

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

3. Korvaa "YOUR_TOKEN" Logfire-lukutunnuksellasi.
4. Tallenna tiedosto ja käynnistä Cline uudelleen.
5. Tarkista, että MCP-palvelin on käytössä.

API-avainten suojaaminen:
Tunnukset pysyvät turvassa konfiguraatiosi env-kentässä.

Windsurf

Ei asennusohjeita Windsurfille.

Näin käytät tätä MCP:tä flow’ssa

MCP:n käyttö FlowHuntissa

Voit integroida MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentin flow’husi ja yhdistämällä sen AI-agenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatiossa lisää palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Konfiguroinnin jälkeen AI-agentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikkine sen toiminteineen. Muista vaihtaa "logfire" MCP-palvelimesi todelliseen nimeen ja korvata URL omalla palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Roots-tuki: ⛔ (Ei dokumentoitu)

Sampling-tuki: ⛔ (Ei dokumentoitu)

Yllä olevan perusteella Logfire MCP -palvelin on selkeä ja tuotantovalmis MCP-palvelin observability-käyttöön, mutta siitä puuttuu dokumentaatio kehotepohjista, resursseista, rootsista ja sampling-tuesta. Se loistaa rajatun, arvokkaan työkalusetin tarjoamisessa telemetriaan ja debuggaamiseen. Loppuarvosana: 6/10 — erinomainen käyttötarkoitukseensa, mutta ei täysiverinen MCP-referenssitoteutus.

MCP-pisteet