
Langflow-DOC-QA-SERVER MCP Server
Langflow-DOC-QA-SERVER è un server MCP per attività di domanda e risposta su documenti, che consente agli assistenti AI di interrogare documenti tramite un back...
Integra il server Langfuse MCP con FlowHunt per gestire, recuperare e compilare centralmente i prompt AI da Langfuse, abilitando flussi di lavoro LLM dinamici e standardizzati.
Il server Langfuse MCP è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per la gestione dei prompt con Langfuse. Consente ad assistenti AI e sviluppatori di accedere e gestire i prompt archiviati in Langfuse utilizzando l’interfaccia standardizzata MCP. Collegando i client AI ai repository di prompt esterni tramite MCP, questo server semplifica il recupero, l’elenco e la compilazione dei prompt, migliorando il flusso di lavoro di sviluppo per i Large Language Model (LLM). Il server Langfuse MCP supporta la scoperta, il recupero e la compilazione dei prompt, consentendo attività come la selezione dinamica dei prompt e la sostituzione delle variabili. Questa integrazione semplifica la gestione dei prompt e standardizza le interazioni tra LLM e database di prompt, risultando particolarmente utile in ambienti in cui è richiesta coerenza e condivisione dei prompt tra team o piattaforme.
prompts/list
: Elenca tutti i prompt disponibili nel repository Langfuse. Supporta la paginazione opzionale basata su cursore e fornisce i nomi dei prompt con i relativi argomenti richiesti. Tutti gli argomenti sono considerati opzionali.prompts/get
: Recupera un prompt specifico per nome e lo compila con le variabili fornite. Supporta sia prompt di testo che di chat, trasformandoli in oggetti prompt MCP.production
in Langfuse per la scoperta e il recupero da parte dei client AI.get-prompts
: Elenca i prompt disponibili con i relativi argomenti. Supporta il parametro opzionale cursor
per la paginazione, restituendo un elenco di nomi di prompt e argomenti.get-prompt
: Recupera e compila un prompt specifico. Richiede il parametro name
e opzionalmente accetta un oggetto JSON di variabili per popolare il prompt.Nessuna istruzione specifica per Windsurf è stata trovata nel repository.
npm install
npm run build
claude_desktop_config.json
per aggiungere il server MCP:{
"mcpServers": {
"langfuse": {
"command": "node",
"args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
"env": {
"LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "la-tua-public-key",
"LANGFUSE_SECRET_KEY": "la-tua-secret-key",
"LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
}
}
}
}
npm install
npm run build
LANGFUSE_PUBLIC_KEY="la-tua-public-key" LANGFUSE_SECRET_KEY="la-tua-secret-key" LANGFUSE_BASEURL="https://cloud.langfuse.com" node absolute-path/build/index.js
Nessuna istruzione specifica per Cline è stata trovata nel repository.
Si raccomanda di proteggere le chiavi API utilizzando variabili d’ambiente. Ecco un esempio di snippet JSON per la configurazione del server MCP:
{
"mcpServers": {
"langfuse": {
"command": "node",
"args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
"env": {
"LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "la-tua-public-key",
"LANGFUSE_SECRET_KEY": "la-tua-secret-key",
"LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
}
}
}
}
Sostituisci i valori con le tue reali credenziali API.
Utilizzo di MCP in FlowHunt
Per integrare i server MCP all’interno del tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:
Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:
{
"langfuse": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento, con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare "langfuse"
con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.
Sezione | Disponibilità | Dettagli/Note |
---|---|---|
Panoramica | ✅ | Langfuse MCP per la gestione dei prompt |
Elenco dei prompt | ✅ | prompts/list , prompts/get |
Elenco delle risorse | ✅ | Elenco prompt, variabili prompt, risorse paginati |
Elenco degli strumenti | ✅ | get-prompts , get-prompt |
Protezione delle chiavi API | ✅ | Tramite variabili d’ambiente nella configurazione MCP |
Supporto Sampling (meno importante in valutazione) | ⛔ | Non menzionato |
Sulla base delle sezioni e funzionalità disponibili, il server Langfuse MCP è ben documentato e copre la maggior parte delle capacità MCP critiche, soprattutto per la gestione dei prompt. La mancanza di un supporto esplicito per sampling o roots ne limita leggermente l’estensibilità. Nel complesso, è una solida implementazione per la sua area di interesse.
Ha una LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Ha almeno uno strumento | ✅ |
Numero di Fork | 22 |
Numero di Star | 98 |
Il server Langfuse MCP è un server Model Context Protocol che collega client AI come FlowHunt alla piattaforma di gestione dei prompt di Langfuse. Permette la scoperta, il recupero e la compilazione dinamica dei prompt, semplificando i flussi di lavoro dei prompt per LLM e agenti.
Supporta l’elenco di tutti i prompt disponibili, il recupero e la compilazione dei prompt con variabili, la scoperta dei prompt paginata e l’esposizione degli argomenti dei prompt. Tutti gli argomenti sono considerati opzionali e il server è progettato per la gestione dei prompt in produzione in scenari LLMOps.
Dovresti conservare le chiavi API come variabili d'ambiente nella configurazione del server MCP per mantenerle sicure. Consulta gli esempi di configurazione forniti per i dettagli sulla configurazione delle variabili d’ambiente.
Sì! Aggiungi il componente MCP nel tuo flusso FlowHunt, configurandolo per puntare al tuo server Langfuse MCP, e i tuoi agenti potranno accedere dinamicamente, scoprire e compilare prompt da Langfuse.
Gestione centralizzata dei prompt, recupero standardizzato per flussi di lavoro LLM, compilazione dinamica dei prompt con variabili a runtime, alimentazione di interfacce di selezione dei prompt e integrazione con strumenti LLMOps per una migliore governance e auditing.
Centralizza e standardizza i tuoi flussi di lavoro di prompt AI integrando il server Langfuse MCP con FlowHunt. Sblocca una scoperta, un recupero e una compilazione dinamica dei prompt efficiente per operazioni LLM avanzate.
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