Logfire MCP Sunucusu

“Logfire” MCP Sunucusu ne yapar?

Logfire MCP Sunucusu, AI asistanlarının ve LLM’lerin, OpenTelemetry standardı aracılığıyla Logfire’a gönderilen telemetri verilerine erişmesini, bu verileri almasını ve analiz etmesini sağlayan bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Logfire projenizi bağlayarak, bu sunucu AI tabanlı araçların ve ajanların dağıtık izlerde sorgu yapmasına, istisna örüntülerini incelemesine ve uygulamanızın metrik ile izleme verileri üzerinde Logfire API’leri ile özel SQL sorguları çalıştırmasına olanak tanır. Bu entegrasyon, hızlı sorun giderme, gözlemlenebilirlik ve yaygın telemetri analiz görevlerinin otomasyonunu mümkün kılar; geliştiricilere hata ayıklama, izleme ve doğrudan geliştirme ortamlarından veya AI destekli ajanlardan içgörü elde etme için gelişmiş iş akışları sunar.

Komut Listesi

Depoda açıkça belgelenmiş komut şablonu bulunmamaktadır.

Kaynak Listesi

Depoda açıkça (MCP kaynağı olarak) belgelenmiş herhangi bir kaynak bulunmamaktadır.

Araç Listesi

• find_exceptions
  Belirtilen zaman aralığında izlerden dosya bazında gruplanmış istisna sayılarını getirir.

• find_exceptions_in_file
  Belirli bir dosyada belirli bir zaman dilimi boyunca oluşan istisnalar hakkında ayrıntılı iz bilgisi sunar.

• arbitrary_query
  OpenTelemetry izleri ve metrikleri üzerinde özel SQL sorguları çalıştırır, esnek veri keşfi sağlar.

• get_logfire_records_schema
  OpenTelemetry şemasını döndürür, kullanıcıların daha hassas özel sorgular oluşturmasına imkan tanır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• İstisna İzleme ve Analizi
  Geliştiriciler, en fazla istisna üreten dosyaları hızlıca tespit edebilir, eğilimleri görebilir ve hata ayıklama çabalarını odaklayabilirler.

• Kök Neden Analizi
  Belirli bir dosyadaki istisna detaylarına inerek, ekipler kritik sorunların tespit ve çözümünü hızlandırabilir.

• Özel Telemetri Raporlama
  Özel SQL sorguları çalıştırabilmek, ekiplere kendi ihtiyaçlarına göre hazırlanmış metrik raporları ve panoları oluşturma esnekliği sunar.

• Şema Keşfi
  OpenTelemetry şemasına erişim ile geliştiriciler mevcut veri alanlarını daha iyi anlayabilir, özel sorgu ve entegrasyonlarını optimize edebilirler.

Nasıl Kurulur

Windsurf

Windsurf için kurulum talimatı sağlanmamıştır.

Claude

1. Claude Masaüstü ayarlarını açın.
2. Aşağıdaki JSON ile yeni bir MCP sunucu yapılandırması ekleyin:

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

3. "YOUR_TOKEN" kısmını kendi Logfire okuma token’ınız ile değiştirin.
4. Ayarları kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. Bir sorgu deneyerek MCP sunucusunun bağlı olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliği:
Token’ınızı yukarıdaki gibi env bölümünde saklayarak argümanlarda ve kaynak kontrolde saklamaktan kaçının.

Cursor

1. uv‘nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Projenizin kök dizininde .cursor/mcp.json dosyası oluşturun.
3. Aşağıdaki yapılandırmayı ekleyin:

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

4. "YOUR-TOKEN" kısmını kendi Logfire okuma token’ınız ile değiştirin.
5. Dosyayı kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.

Not: Cursor env alanını desteklemez; bunun yerine --read-token argümanını kullanın.

Cline

1. cline_mcp_settings.json dosyasını açın veya oluşturun.
2. Aşağıdakini ekleyin:

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

3. "YOUR_TOKEN" kısmını Logfire okuma token’ınız ile değiştirin.
4. Dosyayı kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun aktif olduğunu doğrulayın.

API Anahtarlarının Güvenliği:
Token’lar yapılandırmanızdaki env alanı ile güvenli şekilde saklanır.

Windsurf

Windsurf için kurulum talimatı sağlanmamıştır.

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanılır

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle akışınıza MCP bileşeni ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucusu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırma sonrası, AI ajanınız bu MCP’nin tüm işlev ve kabiliyetlerine sahip bir araç olarak kullanabilir. "logfire" adını kendi MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Kök Desteği: ⛔ (Belgelenmemiş)

Örnekleme Desteği: ⛔ (Belgelenmemiş)

Yukarıdakilere dayanarak, Logfire MCP Sunucusu gözlemlenebilirlik için odaklanmış, üretim kalitesinde bir MCP sunucusudur; ancak komut şablonları, kaynaklar, kökler veya örnekleme desteği için dokümantasyon eksiktir. Telemetri ve hata ayıklama için az ve öz yüksek değerli araçlar sunmada başarılıdır. Son puan: 6/10 — kullanım amacında mükemmel, ancak tam kapsamlı bir MCP referans uygulaması değildir.

MCP Puanı