Serverul Logfire MCP

Ce face Serverul “Logfire” MCP?

Serverul Logfire MCP este un server Model Context Protocol (MCP) care permite asistenților AI și LLM-urilor să acceseze, să preia și să analizeze datele de telemetrie trimise către Logfire prin standardul OpenTelemetry. Prin conectarea proiectului tău Logfire, acest server permite instrumentelor și agenților AI să interogheze urmele distribuite, să inspecteze tiparele de excepții și să ruleze interogări SQL personalizate peste metricile și datele de urme ale aplicației tale folosind API-urile Logfire. Această integrare permite depanare rapidă, observabilitate și automatizarea sarcinilor comune de analiză a telemetriei, oferind dezvoltatorilor fluxuri de lucru îmbunătățite pentru depanare, monitorizare și generare de perspective direct din mediile lor de dezvoltare sau agenți AI.

Lista de Prompts

Nu există șabloane explicite de prompt documentate în acest depozit.

Lista de Resurse

Nu există resurse explicite (ca resurse MCP) documentate în acest depozit.

Lista de Instrumente

• find_exceptions
  Recuperează numărul de excepții din urme, grupate pe fișier, într-o fereastră de timp specificată.

• find_exceptions_in_file
  Oferă informații detaliate despre urmele cu excepții care apar într-un anumit fișier pe o perioadă dată.

• arbitrary_query
  Execută interogări SQL personalizate pe urmele și metricile OpenTelemetry, permițând explorarea flexibilă a datelor.

• get_logfire_records_schema
  Returnează schema OpenTelemetry, permițând utilizatorilor să construiască interogări personalizate mai precise.

Cazuri de Utilizare ale acestui Server MCP

• Monitorizarea și Analiza Excepțiilor
  Dezvoltatorii pot vedea rapid care fișiere generează cele mai multe excepții, pot identifica tendințe și se pot concentra pe depanare.

• Analiza Cauzei Rădăcină
  Prin investigarea detaliilor excepțiilor dintr-un anumit fișier, echipele pot accelera identificarea și rezolvarea problemelor critice.

• Raportare Personalizată de Telemetrie
  Posibilitatea de a rula interogări SQL arbitrare permite echipelor să genereze rapoarte și dashboard-uri de metrici adaptate nevoilor lor.

• Explorarea Schemei
  Având acces la schema OpenTelemetry, dezvoltatorii pot înțelege mai bine câmpurile de date disponibile pentru a optimiza interogările și integrările personalizate.

Cum se configurează

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf.

Claude

1. Deschide setările Claude Desktop.
2. Adaugă o nouă configurație MCP server cu următorul JSON:

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

3. Înlocuiește "YOUR_TOKEN" cu token-ul tău Logfire de citire.
4. Salvează setările și repornește Claude.
5. Verifică dacă serverul MCP este conectat încercând o interogare.

Securizarea cheilor API:
Stochează token-ul în secțiunea env ca mai sus pentru a-l păstra în afara argumentelor și a controlului sursei.

Cursor

1. Asigură-te că ai instalat uv.
2. Creează un fișier .cursor/mcp.json în rădăcina proiectului tău.
3. Adaugă următoarea configurație:

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

4. Înlocuiește "YOUR-TOKEN" cu token-ul tău Logfire de citire.
5. Salvează fișierul și repornește Cursor.

Notă: Cursor nu suportă câmpul env; folosește argumentul --read-token în schimb.

Cline

1. Deschide sau creează cline_mcp_settings.json.
2. Adaugă următoarele:

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

3. Înlocuiește "YOUR_TOKEN" cu token-ul tău Logfire de citire.
4. Salvează fișierul și repornește Cline.
5. Confirmă că serverul MCP este activ.

Securizarea cheilor API:
Token-urile sunt păstrate în siguranță prin câmpul env din configurație.

Windsurf

Nu există instrucțiuni de configurare pentru Windsurf.

Cum se folosește 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:

Apasă pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurație MCP de sistem, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI poate folosi acest MCP ca instrument, având acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Amintește-ți să schimbi "logfire" cu numele real al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu URL-ul serverului tău MCP.

Prezentare generală

Suport Roots: ⛔ (Nedocumentat)

Suport Sampling: ⛔ (Nedocumentat)

Pe baza celor de mai sus, Logfire MCP Server este un server MCP concentrat, de calitate pentru producție, pentru observabilitate, dar fără documentație pentru șabloane de prompt, resurse, roots sau sampling. Excelează în expunerea unui set restrâns de instrumente valoroase pentru telemetrie și depanare. Evaluare finală: 6/10 — excelent pentru cazul său de utilizare, dar nu o implementare de referință MCP completă.

Scor MCP