Integrarea serverului MCP Langfuse

Ce face serverul MCP “Langfuse”?

Serverul MCP Langfuse este un server Model Context Protocol (MCP) proiectat pentru gestionarea prompturilor în Langfuse. Permite asistenților AI și dezvoltatorilor să acceseze și să gestioneze prompturile stocate în Langfuse utilizând interfața standardizată MCP. Prin conectarea clienților AI la depozite externe de prompturi prin MCP, acest server eficientizează recuperarea, listarea și compilarea prompturilor, îmbunătățind fluxul de dezvoltare pentru modele lingvistice mari (LLM). Serverul MCP Langfuse suportă descoperirea, recuperarea și compilarea prompturilor, permițând activități precum selecția dinamică a promptului și înlocuirea variabilelor. Această integrare simplifică gestionarea prompturilor și standardizează interacțiunile dintre LLM-uri și bazele de date de prompturi, fiind deosebit de utilă în medii unde este necesară utilizarea și partajarea consecventă a prompturilor între echipe sau platforme.

Listă de Prompturi

• prompts/list: Listează toate prompturile disponibile din depozitul Langfuse. Suportă opțional paginare bazată pe cursor și oferă numele prompturilor și argumentele necesare. Toate argumentele sunt considerate opționale.
• prompts/get: Recuperează un prompt specific după nume și îl compilează cu variabilele furnizate. Suportă atât prompturi text, cât și chat, transformându-le în obiecte MCP prompt.

Listă de Resurse

• Resursa Prompturi Langfuse: Expune toate prompturile etichetate ca production în Langfuse pentru descoperire și recuperare de către clienții AI.
• Resursa Argumente Prompt: Returnează informații despre variabilele promptului (toate opționale; fără descrieri detaliate din cauza limitărilor specificației Langfuse).
• Resursa Prompturi cu Paginare: Permite listarea prompturilor cu paginare pentru acces eficient în depozitele mari.

Listă de Unelte

• get-prompts: Listează prompturile disponibile cu argumentele lor. Suportă opțional parametrul cursor pentru paginare, returnând o listă de nume și argumente de prompt.
• get-prompt: Recuperează și compilează un prompt specific. Necesită parametrul name și opțional un obiect JSON cu variabile pentru a popula promptul.

Cazuri de utilizare pentru acest server MCP

• Gestionare centralizată a prompturilor: Eficientizează actualizările și partajarea prompturilor între echipe gestionând totul în Langfuse și expunându-le prin MCP către diverși clienți AI.
• Recuperare standardizată a prompturilor: Asigură utilizarea consecventă a prompturilor în fluxurile LLM folosind MCP pentru a accesa prompturi validate, gata de producție, la cerere.
• Compilare dinamică a prompturilor: Permite LLM-urilor sau agenților AI să compileze prompturi cu variabile la rulare, pentru interacțiuni flexibile și dinamice.
• Descoperire prompturi în aplicații: Alimentează interfețele de selecție a prompturilor în instrumente pentru dezvoltatori sau asistenți AI listând prompturile disponibile și parametrii acestora.
• Integrare cu fluxuri LLMOps: Conectează depozitele de prompturi Langfuse la platforme LLMOps și cadre de agenți prin protocolul MCP pentru guvernanță și audit mai eficiente asupra prompturilor.

Cum se configurează

Windsurf

Nu au fost găsite instrucțiuni specifice pentru Windsurf în depozit.

Claude

1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
2. Compilează serverul cu:

   npm install
   npm run build
   

3. Editează fișierul claude_desktop_config.json pentru a adăuga serverul MCP:

   {
     "mcpServers": {
       "langfuse": {
         "command": "node",
         "args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
         "env": {
           "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "cheia-ta-publică",
           "LANGFUSE_SECRET_KEY": "cheia-ta-secretă",
           "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
         }
       }
     }
   }
   

4. Înlocuiește variabilele de mediu cu cheile tale API reale Langfuse.
5. Salvează configurația și repornește Claude Desktop.
6. Verifică dacă serverul este disponibil în interfața MCP a Claude Desktop.

Cursor

1. Asigură-te că Node.js și npm sunt instalate.
2. Compilează serverul:

   npm install
   npm run build
   

3. În Cursor, adaugă un server MCP nou cu:
   • Nume: Langfuse Prompts
   • Tip: command
   • Command:

     LANGFUSE_PUBLIC_KEY="cheia-ta-publică" LANGFUSE_SECRET_KEY="cheia-ta-secretă" LANGFUSE_BASEURL="https://cloud.langfuse.com" node absolute-path/build/index.js
     

4. Înlocuiește variabilele de mediu cu cheile tale API reale Langfuse.
5. Salvează și verifică conexiunea la server.

Cline

Nu au fost găsite instrucțiuni specifice pentru Cline în depozit.

Securizarea cheilor API

Este recomandat să securizezi cheile API folosind variabile de mediu. Iată un exemplu de fragment JSON pentru configurarea serverului MCP:

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "command": "node",
      "args": ["<absolute-path>/build/index.js"],
      "env": {
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "cheia-ta-publică",
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "cheia-ta-secretă",
        "LANGFUSE_BASEURL": "https://cloud.langfuse.com"
      }
    }
  }
}

Înlocuiește valorile cu datele tale reale de autentificare API.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP de sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

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

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă, cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să modifici "langfuse" cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu cel al serverului tău MCP.

Prezentare generală

Pe baza secțiunilor și funcționalităților disponibile, serverul MCP Langfuse este bine documentat și acoperă cele mai importante capabilități MCP, în special pentru gestionarea prompturilor. Lipsa suportului explicit pentru sampling sau roots reduce puțin extensibilitatea. Per ansamblu, este o implementare solidă pentru aria sa de focus.

Scor MCP