Langfuse MCP 서버 통합

“Langfuse” MCP 서버는 무엇을 하나요?

Langfuse MCP 서버는 Langfuse 프롬프트 관리를 위해 설계된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. 이 서버를 통해 AI 어시스턴트와 개발자는 표준화된 MCP 인터페이스를 사용하여 Langfuse에 저장된 프롬프트를 접근하고 관리할 수 있습니다. MCP를 통해 AI 클라이언트가 외부 프롬프트 저장소와 연결되므로, 프롬프트의 조회, 목록화, 컴파일이 간소화되어 대형 언어 모델(LLM) 개발 워크플로우가 향상됩니다. Langfuse MCP 서버는 프롬프트 탐색, 조회, 컴파일을 지원하며, 동적 프롬프트 선택과 변수 치환 등의 작업이 가능합니다. 이 통합을 통해 프롬프트 관리를 단순화하고, LLM과 프롬프트 데이터베이스 간의 상호작용을 표준화하여, 팀 또는 플랫폼 전반에 일관된 프롬프트 사용 및 공유가 필요한 환경에서 특히 유용합니다.

프롬프트 목록

• prompts/list: Langfuse 저장소의 모든 사용 가능한 프롬프트를 목록화합니다. 선택적 커서 기반 페이지네이션을 지원하며, 프롬프트 이름과 필요 인수를 제공합니다. 모든 인수는 기본적으로 선택 사항입니다.
• prompts/get: 지정한 이름의 프롬프트를 조회해, 제공된 변수로 컴파일합니다. 텍스트 및 챗 프롬프트 모두를 지원하며 MCP 프롬프트 오브젝트로 변환합니다.

리소스 목록

• Langfuse 프롬프트 리소스: Langfuse에서 production 태그가 지정된 모든 프롬프트를 AI 클라이언트가 탐색·조회할 수 있도록 노출합니다.
• 프롬프트 인수 리소스: 프롬프트 변수 정보를 반환합니다(모두 선택 사항, Langfuse 사양상 상세 설명은 없음).
• 페이지네이션 프롬프트 리소스: 대용량 저장소에서 효율적으로 접근할 수 있도록 페이지네이션을 지원해 프롬프트를 목록화합니다.

도구 목록

• get-prompts: 사용 가능한 프롬프트와 인수 목록을 반환합니다. 선택적 cursor 매개변수로 페이지네이션을 지원하며, 프롬프트 이름과 인수 리스트를 반환합니다.
• get-prompt: 특정 프롬프트를 조회 및 컴파일합니다. name 매개변수가 필수이고, 프롬프트에 채울 변수를 담은 JSON 오브젝트는 선택적으로 입력 가능합니다.

MCP 서버의 주요 활용 사례

• 중앙 집중식 프롬프트 관리: 모든 프롬프트를 Langfuse에서 관리하고 MCP를 통해 다양한 AI 클라이언트에 노출하여 팀 간 프롬프트 업데이트 및 공유를 간소화합니다.
• 표준화된 프롬프트 조회: MCP를 사용해 검증된 프로덕션 프롬프트를 필요할 때 일관되게 조회함으로써 LLM 워크플로우의 프롬프트 사용을 표준화합니다.
• 동적 프롬프트 컴파일: LLM 또는 AI 에이전트가 런타임 변수로 프롬프트를 컴파일하여 유연하고 동적인 상호작용을 가능하게 합니다.
• 앱 내 프롬프트 탐색: 개발자 도구나 AI 어시스턴트에서 사용 가능한 프롬프트와 파라미터를 목록화하여 프롬프트 선택 인터페이스를 구현합니다.
• LLMOps 워크플로우 통합: Langfuse 프롬프트 저장소를 MCP 프로토콜을 통해 LLMOps 플랫폼 및 에이전트 프레임워크와 연결하여 프롬프트 거버넌스 및 감사를 강화합니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 관련 별도 안내는 없습니다.

Claude

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 다음 명령어로 서버를 빌드합니다:

   npm install
   npm run build
   

3. claude_desktop_config.json 파일에서 MCP 서버를 추가하세요:

   {
     "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. 환경 변수 부분을 실제 Langfuse API 키로 교체하세요.
5. 설정을 저장하고 Claude Desktop을 재시작하세요.
6. Claude Desktop MCP 인터페이스에서 서버가 정상적으로 표시되는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 서버를 빌드하세요:

   npm install
   npm run build
   

3. Cursor에서 새로운 MCP 서버를 추가하세요:
   • 이름: Langfuse Prompts
   • 유형: command
   • 명령어:

     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. 환경 변수 부분을 실제 Langfuse API 키로 교체하세요.
5. 저장 후 서버 연결을 확인하세요.

Cline

저장소에 Cline 관련 별도 안내는 없습니다.

API 키 안전하게 관리하기

API 키는 환경 변수로 보관하는 것이 안전합니다. 다음은 MCP 서버 설정 예시 JSON입니다:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

실제 API 인증 정보로 값을 교체하세요.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하면 설정 패널이 열립니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, 해당 AI 에이전트는 MCP의 모든 기능과 역량을 도구로 사용할 수 있습니다. "langfuse"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL 부분을 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

제공된 섹션과 기능 기준으로, Langfuse MCP 서버는 프롬프트 관리에 필요한 주요 MCP 기능을 잘 문서화하고 지원합니다. 샘플링 또는 roots 명시적 지원이 없다는 점은 확장성을 다소 제한할 수 있습니다. 전반적으로 해당 분야에 최적화된 강력한 구현체입니다.

MCP 점수