Integração do Servidor Langfuse MCP

O que faz o Servidor “Langfuse” MCP?

O Servidor Langfuse MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para o Gerenciamento de Prompts Langfuse. Ele permite que assistentes de IA e desenvolvedores acessem e gerenciem prompts armazenados no Langfuse usando a interface padronizada MCP. Ao conectar clientes de IA a repositórios externos de prompts via MCP, este servidor simplifica a recuperação, listagem e compilação de prompts, otimizando o fluxo de desenvolvimento para grandes modelos de linguagem (LLMs). O Servidor Langfuse MCP suporta descoberta, recuperação e compilação de prompts, permitindo tarefas como seleção dinâmica de prompts e substituição de variáveis. Essa integração simplifica o gerenciamento de prompts e padroniza as interações entre LLMs e bancos de dados de prompts, sendo especialmente útil em ambientes onde o uso consistente e o compartilhamento de prompts são necessários entre equipes ou plataformas.

Lista de Prompts

• prompts/list: Lista todos os prompts disponíveis no repositório Langfuse. Suporta paginação opcional baseada em cursor e fornece nomes de prompts com seus argumentos necessários. Todos os argumentos são considerados opcionais.
• prompts/get: Recupera um prompt específico pelo nome e o compila com as variáveis fornecidas. Suporta prompts de texto e chat, transformando-os em objetos de prompt MCP.

Lista de Recursos

• Recurso de Prompts Langfuse: Expõe todos os prompts rotulados como production no Langfuse para descoberta e recuperação por clientes de IA.
• Recurso de Argumentos de Prompt: Retorna informações sobre as variáveis do prompt (todas opcionais; sem descrições detalhadas devido a limitações da especificação Langfuse).
• Recurso de Prompts Paginados: Suporta listagem de prompts com paginação para acesso eficiente em grandes repositórios.

Lista de Ferramentas

• get-prompts: Lista os prompts disponíveis com seus argumentos. Suporta o parâmetro opcional cursor para paginação, retornando uma lista de nomes de prompts e argumentos.
• get-prompt: Recupera e compila um prompt específico. Requer o parâmetro name e, opcionalmente, recebe um objeto JSON de variáveis para preencher o prompt.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Gerenciamento Centralizado de Prompts: Otimize atualizações e compartilhamento de prompts entre equipes gerenciando todos os prompts no Langfuse e expondo-os via MCP para diversos clientes de IA.
• Recuperação Padronizada de Prompts: Garanta uso consistente de prompts em fluxos de trabalho LLM utilizando o MCP para recuperar prompts validados e prontos para produção sob demanda.
• Compilação Dinâmica de Prompts: Permita que LLMs ou agentes de IA compilem prompts com variáveis em tempo de execução, possibilitando interações flexíveis e dinâmicas.
• Descoberta de Prompts em Aplicativos: Alimente interfaces de seleção de prompts em ferramentas de desenvolvedores ou assistentes de IA listando os prompts disponíveis e seus parâmetros.
• Integração com Fluxos de Trabalho LLMOps: Conecte repositórios de prompts Langfuse a plataformas LLMOps e frameworks de agentes via protocolo MCP para melhor governança e auditoria de prompts.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução específica para Windsurf foi encontrada no repositório.

Claude

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados.
2. Construa o servidor com:

   npm install
   npm run build
   

3. Edite seu claude_desktop_config.json para adicionar o servidor MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "langfuse": {
         "command": "node",
         "args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
         "env": {
           "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "sua-public-key",
           "LANGFUSE_SECRET_KEY": "sua-secret-key",
           "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
         }
       }
     }
   }
   

4. Substitua as variáveis de ambiente pelas suas chaves reais da API do Langfuse.
5. Salve a configuração e reinicie o Claude Desktop.
6. Verifique se o servidor está disponível na interface MCP do Claude Desktop.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js e o npm estão instalados.
2. Construa o servidor:

   npm install
   npm run build
   

3. No Cursor, adicione um novo servidor MCP com:
   • Nome: Langfuse Prompts
   • Tipo: command
   • Comando:

     LANGFUSE_PUBLIC_KEY="sua-public-key" LANGFUSE_SECRET_KEY="sua-secret-key" LANGFUSE_BASEURL="https://cloud.langfuse.com" node absolute-path/build/index.js
     

4. Substitua as variáveis de ambiente pelas suas chaves reais da API do Langfuse.
5. Salve e verifique a conexão com o servidor.

Cline

Nenhuma instrução específica para Cline foi encontrada no repositório.

Protegendo as Chaves de API

É recomendado proteger suas chaves de API utilizando variáveis de ambiente. Aqui está um exemplo de trecho JSON para a configuração do servidor MCP:

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "command": "node",
      "args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
      "env": {
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "sua-public-key",
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "sua-secret-key",
        "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
      }
    }
  }
}

Substitua os valores pelas suas credenciais reais da API.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "langfuse": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudominio.exemplo/pathtothemcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como ferramenta, acessando todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar "langfuse" para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão geral

Com base nas seções e recursos disponíveis, o Servidor Langfuse MCP é bem documentado e cobre as principais capacidades MCP, especialmente para gerenciamento de prompts. A ausência de suporte explícito a amostragem ou roots reduz um pouco a extensibilidade. No geral, é uma implementação forte para seu foco principal.

Pontuação MCP