Co robi serwer “Langfuse” MCP?

Serwer Langfuse MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do zarządzania promptami Langfuse. Umożliwia asystentom AI i deweloperom dostęp oraz zarządzanie promptami przechowywanymi w Langfuse przy użyciu standaryzowanego interfejsu MCP. Łącząc klientów AI z zewnętrznymi repozytoriami promptów przez MCP, serwer ten usprawnia pobieranie, listowanie i kompilację promptów, co poprawia przepływ pracy przy tworzeniu dużych modeli językowych (LLM). Serwer Langfuse MCP obsługuje wyszukiwanie, pobieranie i kompilację promptów, pozwalając na dynamiczny wybór promptów oraz podstawianie zmiennych. Integracja ta upraszcza zarządzanie promptami i standaryzuje interakcje między LLM a bazami promptów, co jest szczególnie przydatne w środowiskach wymagających spójnego użycia i współdzielenia promptów pomiędzy zespołami czy platformami.

Lista promptów

• prompts/list: Wyświetla wszystkie dostępne prompty w repozytorium Langfuse. Obsługuje opcjonalną stronicowaną paginację (cursor-based) i podaje nazwy promptów wraz z ich wymaganymi argumentami. Wszystkie argumenty traktowane są jako opcjonalne.
• prompts/get: Pobiera konkretny prompt po nazwie i kompiluje go z przekazanymi zmiennymi. Obsługuje prompty tekstowe i chat, przekształcając je w obiekty MCP prompt.

Lista zasobów

• Langfuse Prompts Resource: Udostępnia wszystkie prompty oznaczone jako production w Langfuse do wyszukiwania i pobierania przez klientów AI.
• Prompt Arguments Resource: Zwraca informacje o zmiennych promptów (wszystkie opcjonalne; bez szczegółowych opisów ze względu na ograniczenia specyfikacji Langfuse).
• Paginated Prompts Resource: Obsługuje listowanie promptów ze stronicowaniem dla efektywnego dostępu w dużych repozytoriach.

Lista narzędzi

• get-prompts: Wyświetla dostępne prompty z ich argumentami. Obsługuje opcjonalny parametr cursor do paginacji, zwracając listę nazw promptów i argumentów.
• get-prompt: Pobiera i kompiluje konkretny prompt. Wymaga parametru name oraz opcjonalnie przyjmuje obiekt JSON ze zmiennymi do wypełnienia promptu.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Scentralizowane zarządzanie promptami: Usprawnij aktualizacje i współdzielenie promptów w zespołach, zarządzając wszystkimi promptami w Langfuse i udostępniając je przez MCP różnym klientom AI.
• Standaryzowane pobieranie promptów: Zapewnij spójne użycie promptów w przepływach LLM, wykorzystując MCP do pobierania zweryfikowanych, gotowych do produkcji promptów na żądanie.
• Dynamiczna kompilacja promptów: Pozwól LLM lub agentom AI na kompilację promptów ze zmiennymi uruchomieniowymi, umożliwiając elastyczne i dynamiczne interakcje.
• Wyszukiwanie promptów w aplikacjach: Zasilaj interfejsy wyboru promptów w narzędziach deweloperskich lub asystentach AI przez listowanie dostępnych promptów i ich parametrów.
• Integracja z przepływami LLMOps: Połącz repozytoria promptów Langfuse z platformami LLMOps i frameworkami agentów przez protokół MCP dla lepszego nadzoru i audytu promptów.

Jak skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie znaleziono szczegółowej instrukcji dla Windsurf.

Claude

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npm.
2. Zbuduj serwer poleceniami:

   npm install
   npm run build
   

3. Edytuj swój plik claude_desktop_config.json, aby dodać serwer MCP:

   {
     "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. Zastąp zmienne środowiskowe swoimi rzeczywistymi kluczami API Langfuse.
5. Zapisz konfigurację i zrestartuj Claude Desktop.
6. Zweryfikuj dostępność serwera w interfejsie MCP Claude Desktop.

Cursor

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js i npm.
2. Zbuduj serwer:

   npm install
   npm run build
   

3. W aplikacji Cursor dodaj nowy serwer MCP:
   • Nazwa: Langfuse Prompts
   • Typ: command
   • Komenda:

     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. Zastąp zmienne środowiskowe swoimi rzeczywistymi kluczami API Langfuse.
5. Zapisz i zweryfikuj połączenie z serwerem.

Cline

W repozytorium nie znaleziono szczegółowej instrukcji dla Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

Rekomenduje się zabezpieczenie kluczy API poprzez użycie zmiennych środowiskowych. Przykładowy fragment konfiguracji MCP w formacie JSON:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Zastąp wartości swoimi rzeczywistymi danymi API.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w przepływie pracy FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połącz go ze swoim agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wprowadź dane serwera MCP w formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić "langfuse" na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Przegląd

Na podstawie dostępnych sekcji i funkcji, serwer Langfuse MCP jest dobrze udokumentowany i obejmuje większość kluczowych możliwości MCP, szczególnie w zakresie zarządzania promptami. Brak wsparcia dla sampling lub explicit roots nieco obniża elastyczność. Ogólnie rzecz biorąc, to solidna implementacja skupiona na swojej głównej dziedzinie.

Ocena MCP