Intégration du serveur Langfuse MCP

Que fait le serveur “Langfuse” MCP ?

Le serveur Langfuse MCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour la gestion de prompts Langfuse. Il permet aux assistants IA et aux développeurs d’accéder aux prompts stockés dans Langfuse et de les gérer via l’interface MCP standardisée. En connectant les clients IA à des dépôts de prompts externes via MCP, ce serveur simplifie la récupération, la liste et la compilation de prompts, ce qui améliore le workflow de développement pour les grands modèles de langage (LLMs). Le serveur Langfuse MCP prend en charge la découverte, la récupération et la compilation de prompts, permettant des tâches telles que la sélection dynamique de prompts et la substitution de variables. Cette intégration simplifie la gestion des prompts et standardise les interactions entre LLMs et bases de données de prompts, ce qui la rend particulièrement utile dans les environnements où l’utilisation et le partage cohérents des prompts sont requis entre équipes ou plateformes.

Liste des prompts

• prompts/list : Liste tous les prompts disponibles dans le dépôt Langfuse. Prend en charge la pagination optionnelle basée sur les curseurs et fournit les noms des prompts ainsi que leurs arguments requis. Tous les arguments sont considérés comme optionnels.
• prompts/get : Récupère un prompt spécifique par son nom et le compile avec les variables fournies. Prend en charge les prompts textuels et de chat, en les transformant en objets de prompt MCP.

Liste des ressources

• Ressource Prompts Langfuse : Expose tous les prompts étiquetés production dans Langfuse pour la découverte et la récupération par les clients IA.
• Ressource Arguments de prompt : Retourne des informations sur les variables de prompt (toutes optionnelles ; pas de descriptions détaillées en raison des limites de la spécification Langfuse).
• Ressource Prompts paginés : Permet de lister les prompts avec pagination pour un accès efficace dans de grands dépôts.

Liste des outils

• get-prompts : Liste les prompts disponibles avec leurs arguments. Prend en charge le paramètre optionnel cursor pour la pagination et retourne la liste des noms de prompt et de leurs arguments.
• get-prompt : Récupère et compile un prompt spécifique. Nécessite un paramètre name et accepte en option un objet JSON de variables pour remplir le prompt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion centralisée des prompts : Simplifiez la mise à jour et le partage des prompts entre équipes en gérant tous les prompts dans Langfuse et en les exposant via MCP à différents clients IA.
• Récupération standardisée des prompts : Assurez une utilisation cohérente des prompts dans les workflows LLM en utilisant MCP pour récupérer à la demande des prompts validés et prêts pour la production.
• Compilation dynamique de prompts : Permettez aux LLMs ou agents IA de compiler les prompts avec des variables d’exécution, pour des interactions flexibles et dynamiques.
• Découverte de prompts dans les applications : Alimentez les interfaces de sélection de prompts dans les outils développeur ou assistants IA en listant les prompts disponibles et leurs paramètres.
• Intégration aux workflows LLMOps : Connectez les dépôts de prompts Langfuse aux plateformes LLMOps et frameworks d’agents via le protocole MCP pour une meilleure gouvernance et traçabilité des prompts.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction spécifique pour Windsurf n’a été trouvée dans le dépôt.

Claude

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.
2. Construisez le serveur avec :

   npm install
   npm run build
   

3. Modifiez votre claude_desktop_config.json pour ajouter le serveur MCP :

   {
     "mcpServers": {
       "langfuse": {
         "command": "node",
         "args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
         "env": {
           "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "votre-clé-publique",
           "LANGFUSE_SECRET_KEY": "votre-clé-secrète",
           "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
         }
       }
     }
   }
   

4. Remplacez les variables d’environnement par vos véritables clés API Langfuse.
5. Enregistrez la configuration et redémarrez Claude Desktop.
6. Vérifiez que le serveur est disponible dans l’interface MCP de Claude Desktop.

Cursor

1. Assurez-vous que Node.js et npm sont installés.
2. Construisez le serveur :

   npm install
   npm run build
   

3. Dans Cursor, ajoutez un nouveau serveur MCP avec :
   • Nom : Langfuse Prompts
   • Type : command
   • Commande :

     LANGFUSE_PUBLIC_KEY="votre-clé-publique" LANGFUSE_SECRET_KEY="votre-clé-secrète" LANGFUSE_BASEURL="https://cloud.langfuse.com" node absolute-path/build/index.js
     

4. Remplacez les variables d’environnement par vos véritables clés API Langfuse.
5. Enregistrez et vérifiez la connexion du serveur.

Cline

Aucune instruction spécifique pour Cline n’a été trouvée dans le dépôt.

Sécurisation des clés API

Il est recommandé de sécuriser vos clés API en utilisant des variables d’environnement. Exemple d’extrait JSON pour la configuration du serveur MCP :

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "command": "node",
      "args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
      "env": {
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "votre-clé-publique",
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "votre-clé-secrète",
        "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
      }
    }
  }
}

Remplacez les valeurs par vos véritables identifiants API.

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer "langfuse" par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Sur la base des sections et fonctions disponibles, le serveur Langfuse MCP est bien documenté et couvre la plupart des capacités critiques du MCP, notamment pour la gestion des prompts. L’absence d’un support explicite de l’échantillonnage ou des racines réduit légèrement l’extensibilité. Dans l’ensemble, c’est une solide implémentation dans son domaine de spécialité.

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