Logfire MCPサーバー

「Logfire」MCPサーバーは何ができますか？

Logfire MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）サーバーとして、OpenTelemetry標準でLogfireに送信されたテレメトリーデータへAIアシスタントやLLMがアクセス・取得・分析できるようにします。Logfireプロジェクトを接続することで、AI駆動のツールやエージェントが分散トレースのクエリ、例外パターンの調査、アプリケーションのメトリクスやトレースデータに対するカスタムSQLクエリをLogfire API経由で実行できます。この統合により、迅速なトラブルシューティングやオブザーバビリティ、一般的なテレメトリー分析タスクの自動化が実現し、開発者は開発環境やAI支援エージェントから直接デバッグ・監視・インサイト生成のワークフローを強化できます。

プロンプト一覧

リポジトリに明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

リポジトリに明示的なリソース（MCPリソース）は記載されていません。

ツール一覧

• find_exceptions
  指定した時間範囲内のトレースから、ファイルごとにグループ化された例外発生件数を取得します。

• find_exceptions_in_file
  特定ファイル内で発生した例外の詳細なトレース情報を、指定期間で提供します。

• arbitrary_query
  OpenTelemetryのトレースやメトリクスに対してカスタムSQLクエリを実行し、柔軟なデータ探索を可能にします。

• get_logfire_records_schema
  OpenTelemetryのスキーマ情報を返し、より精密なカスタムクエリ作成をサポートします。

このMCPサーバーのユースケース

• 例外監視・分析
  どのファイルで例外が多発しているかを素早く把握し、傾向を分析・デバッグの効率化が可能です。

• 根本原因分析
  特定ファイル内の例外詳細を深掘りすることで、重要な問題の特定や解決を迅速化できます。

• カスタムテレメトリーレポート
  任意のSQLクエリを実行できるため、独自のメトリクスレポートやダッシュボードを柔軟に生成できます。

• スキーマ探索
  OpenTelemetryのスキーマへアクセスし、利用可能なデータ項目を理解してカスタムクエリや連携最適化に役立てられます。

セットアップ方法

Windsurf

Windsurf用のセットアップ手順は提供されていません。

Claude

1. Claude Desktopの設定を開きます。
2. 以下のJSONで新しいMCPサーバー構成を追加します:

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

3. "YOUR_TOKEN" を実際のLogfireリードトークンに置き換えます。
4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. クエリを試してMCPサーバーの接続を確認します。

APIキーの安全管理:
上記のようにenvセクションでトークンを管理し、引数やソース管理から分離しましょう。

Cursor

1. uvがインストールされていることを確認します。
2. プロジェクトルートに .cursor/mcp.json ファイルを作成します。
3. 以下の設定を追加します:

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

4. "YOUR-TOKEN" をご自身のLogfireリードトークンに置き換えます。
5. ファイルを保存し、Cursorを再起動します。

注意: Cursorはenvフィールド非対応のため、--read-token引数を利用してください。

Cline

1. cline_mcp_settings.json を開くか新規作成します。
2. 以下を追加します:

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

3. "YOUR_TOKEN" をLogfireリードトークンに置き換えます。
4. ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. MCPサーバーが有効になっていることを確認します。

APIキーの安全管理:
envフィールドでトークンを安全に管理できます。

Windsurf

Windsurf用のセットアップ手順は提供されていません。

FlowHuntフロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでMCPを利用するには

FlowHuntのワークフローに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エージェントに接続します:

MCPコンポーネントをクリックすると設定パネルが開きます。System MCP設定セクションに、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力してください:

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

設定が完了すると、AIエージェントがこのMCPの全機能にアクセス可能になります。"logfire"はご自身のMCPサーバー名、urlも自分のMCPサーバーのURLに変更してください。

概要

Rootsサポート: ⛔（未記載）

サンプリングサポート: ⛔（未記載）

上記より、Logfire MCPサーバーはオブザーバビリティに特化した本番品質のMCPサーバーですが、プロンプトテンプレート・リソース・roots・サンプリングサポートの記載はありません。テレメトリーやデバッグに有用な少数精鋭のツール群が強みです。最終評価: 6/10 — 特定用途には優秀ですが、MCPのリファレンス実装としては機能が限定的です。

MCPスコア