O que faz o Servidor “Logfire” MCP?

O Servidor Logfire MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) que permite que assistentes de IA e LLMs acessem, recuperem e analisem dados de telemetria enviados ao Logfire via o padrão OpenTelemetry. Ao conectar seu projeto Logfire, este servidor permite que ferramentas e agentes baseados em IA consultem traces distribuídos, inspecionem padrões de exceção e executem consultas SQL personalizadas sobre as métricas e dados de rastreamento do seu aplicativo usando as APIs do Logfire. Essa integração possibilita resolução de problemas rápida, observabilidade e automação de tarefas comuns de análise de telemetria, proporcionando aos desenvolvedores fluxos de trabalho aprimorados para depuração, monitoramento e geração de insights diretamente de seus ambientes de desenvolvimento ou agentes assistidos por IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito está documentado no repositório.

Lista de Recursos

Nenhum recurso explícito (como recursos MCP) está documentado no repositório.

Lista de Ferramentas

• find_exceptions
  Recupera contagens de exceções de traces, agrupadas por arquivo, dentro de uma janela de tempo especificada.

• find_exceptions_in_file
  Fornece informações detalhadas de trace sobre exceções ocorridas em um arquivo específico em um determinado período.

• arbitrary_query
  Executa consultas SQL personalizadas em traces e métricas OpenTelemetry, permitindo exploração flexível dos dados.

• get_logfire_records_schema
  Retorna o esquema OpenTelemetry, permitindo aos usuários elaborarem consultas personalizadas mais precisas.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Monitoramento e Análise de Exceções
  Desenvolvedores podem rapidamente identificar quais arquivos estão gerando mais exceções, identificar tendências e focar esforços de depuração.

• Análise de Causa Raiz
  Ao detalhar as informações de exceção em um arquivo específico, as equipes podem acelerar a identificação e resolução de problemas críticos.

• Relatórios Personalizados de Telemetria
  A possibilidade de executar consultas SQL arbitrárias permite às equipes gerar relatórios e dashboards personalizados conforme suas necessidades.

• Exploração de Esquema
  Com acesso ao esquema OpenTelemetry, desenvolvedores entendem melhor os campos de dados disponíveis para otimizar consultas e integrações personalizadas.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração fornecida para Windsurf.

Claude

1. Abra as configurações do Claude Desktop.
2. Adicione uma nova configuração de servidor MCP com o seguinte JSON:

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

3. Substitua "YOUR_TOKEN" pelo seu token de leitura do Logfire.
4. Salve as configurações e reinicie o Claude.
5. Verifique se o servidor MCP está conectado tentando realizar uma consulta.

Protegendo chaves de API:
Armazene seu token na seção env conforme acima para mantê-lo fora de argumentos e do controle de versão.

Cursor

1. Certifique-se de que o uv está instalado.
2. Crie um arquivo .cursor/mcp.json na raiz do seu projeto.
3. Adicione a seguinte configuração:

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

4. Substitua "YOUR-TOKEN" pelo seu token de leitura do Logfire.
5. Salve o arquivo e reinicie o Cursor.

Observação: Cursor não suporta o campo env; use o argumento --read-token em vez disso.

Cline

1. Abra ou crie cline_mcp_settings.json.
2. Adicione o seguinte:

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

3. Substitua "YOUR_TOKEN" pelo seu token de leitura do Logfire.
4. Salve o arquivo e reinicie o Cline.
5. Confirme se o servidor MCP está ativo.

Protegendo chaves de API:
Os tokens permanecem seguros via o campo env na sua configuração.

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração fornecida para Windsurf.

Como usar este MCP em fluxos

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP no 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 sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Uma vez configurado, o agente de IA estará apto a utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar "logfire" pelo nome real do seu servidor MCP e de substituir a URL pela URL do seu servidor MCP.

Visão Geral

Suporte a Roots: ⛔ (Não documentado)

Suporte a Amostragem: ⛔ (Não documentado)

Com base no exposto, o Servidor Logfire MCP é um servidor MCP focado e de qualidade para produção em observabilidade, mas carece de documentação para templates de prompt, recursos, roots ou suporte a amostragem. Destaca-se por expor um pequeno conjunto de ferramentas de alto valor para telemetria e depuração. Avaliação final: 6/10 — excelente para seu caso de uso, mas não uma implementação de referência MCP completa.

Pontuação MCP