Langfuse MCPサーバー統合

「Langfuse」MCPサーバーとは？

Langfuse MCPサーバーは、Langfuseプロンプト管理向けに設計されたModel Context Protocol (MCP) サーバーです。AIアシスタントや開発者は、標準化されたMCPインターフェースを利用してLangfuseに保存されたプロンプトへアクセス・管理できます。AIクライアントを外部プロンプトリポジトリへMCP経由で接続することで、プロンプトの取得・一覧表示・コンパイルを効率化し、大規模言語モデル（LLM）開発のワークフローを強化します。Langfuse MCPサーバーはプロンプトの発見、取得、コンパイルをサポートし、動的なプロンプト選択や変数置換などのタスクも可能です。この連携により、プロンプト管理が簡素化され、LLMとプロンプトデータベース間のやり取りが標準化されます。チームやプラットフォーム間で一貫したプロンプト利用や共有が求められる環境に特に有用です。

プロンプト一覧

• prompts/list: Langfuseリポジトリ内の利用可能な全プロンプトを一覧表示します。オプションでカーソルベースページネーションに対応し、プロンプト名と必要な引数を提供します（すべての引数はオプション扱い）。
• prompts/get: 指定したプロンプト名でプロンプトを取得し、渡した変数でコンパイルします。テキスト・チャット両方のプロンプトに対応し、MCPプロンプトオブジェクトへ変換します。

リソース一覧

• Langfuseプロンプトリソース: Langfuse内で「production」ラベルが付いた全プロンプトをAIクライアントが発見・取得できるよう公開します。
• プロンプト引数リソース: プロンプト変数に関する情報を返します（すべてオプション。Langfuse仕様の制限により詳細説明はありません）。
• ページネーション対応プロンプトリソース: 大規模リポジトリでも効率的にアクセスできるよう、ページネーション付き一覧取得をサポートします。

ツール一覧

• get-prompts: 利用可能なプロンプトとその引数を一覧表示。ページネーション用のcursorパラメータ（オプション）に対応し、プロンプト名と引数のリストを返します。
• get-prompt: 指定プロンプトの取得とコンパイルを行います。nameパラメータ必須、プロンプト埋め込み用の変数（JSONオブジェクト）は任意です。

このMCPサーバーの主なユースケース

• プロンプトの一元管理: すべてのプロンプトをLangfuseで集中管理し、MCP経由で各AIクライアントに公開することで、チーム間のプロンプト共有や更新を効率化。
• プロンプト取得の標準化: MCPを活用し、LLMワークフローで検証済み・本番対応プロンプトをオンデマンドで一貫して取得。
• 動的プロンプトコンパイル: LLMやAIエージェントが実行時変数でプロンプトを動的にコンパイルし、柔軟な対話や出力を実現。
• アプリ内でのプロンプト発見: 開発ツールやAIアシスタントのプロンプト選択UIを、利用可能なプロンプトとパラメータ一覧で強化。
• LLMOpsワークフロー連携: MCPプロトコルを介してLangfuseプロンプトリポジトリとLLMOpsプラットフォーム・エージェントフレームワークを接続し、ガバナンス・監査を強化。

設定方法

Windsurf

リポジトリ内にWindsurf向けの特別な手順はありませんでした。

Claude

1. Node.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. サーバーをビルドします:

   npm install
   npm run build
   

3. claude_desktop_config.jsonを編集してMCPサーバーを追加します:

   {
     "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. 環境変数を実際のLangfuse APIキーに置き換えます。
5. 設定を保存し、Claude Desktopを再起動します。
6. Claude Desktop MCPインターフェースでサーバーが利用可能か確認します。

Cursor

1. Node.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. サーバーをビルドします:

   npm install
   npm run build
   

3. Cursorで新しいMCPサーバーを追加します:
   • 名前: Langfuse Prompts
   • 種類: command
   • コマンド:

     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. 環境変数を実際のLangfuse APIキーに置き換えます。
5. 保存し、サーバー接続を確認します。

Cline

リポジトリ内にCline向けの特別な手順はありませんでした。

APIキーの安全な管理

APIキーは環境変数で保護することを推奨します。MCPサーバー構成例（JSON）は以下の通りです:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

各値を実際のAPI認証情報に置き換えてください。

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定欄に、以下のJSON形式でサーバー情報を入力します。

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

設定後、AIエージェントはこのMCPサーバーの全機能・ツールへアクセス可能になります。“langfuse"部分は実際のMCPサーバー名へ、URLもご自身のサーバーURLに置き換えてください。

概要

各セクション・機能の対応状況から、Langfuse MCPサーバーはプロンプト管理における主要なMCP機能をカバーしており、ドキュメントも充実しています。明示的なサンプリングやrootsサポートがない点で拡張性はやや劣りますが、フォーカス領域の実装としては高評価です。

MCPスコア