Tích Hợp Máy Chủ Langfuse MCP

Máy chủ “Langfuse” MCP làm gì?

Máy chủ Langfuse MCP là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế cho Quản lý Prompt Langfuse. Nó cho phép trợ lý AI và nhà phát triển truy cập, quản lý các prompt lưu trữ trên Langfuse qua giao diện MCP tiêu chuẩn. Bằng cách kết nối các khách hàng AI với kho lưu trữ prompt bên ngoài qua MCP, máy chủ này giúp tối ưu hóa việc truy xuất, liệt kê và biên dịch prompt, từ đó nâng cao quy trình phát triển cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Máy chủ Langfuse MCP hỗ trợ khám phá, truy xuất và biên dịch prompt, cho phép các tác vụ như chọn prompt động và thay thế biến. Tích hợp này đơn giản hóa việc quản lý prompt và chuẩn hóa cách tương tác giữa LLM và cơ sở dữ liệu prompt, đặc biệt hữu ích trong môi trường yêu cầu sử dụng prompt đồng nhất và chia sẻ giữa các nhóm hoặc nền tảng.

Danh sách Prompt

• prompts/list: Liệt kê tất cả các prompt khả dụng trong kho Langfuse. Hỗ trợ phân trang dựa trên con trỏ tùy chọn và cung cấp tên prompt kèm các tham số cần thiết. Tất cả tham số được giả định là không bắt buộc.
• prompts/get: Truy xuất một prompt cụ thể theo tên và biên dịch với các biến được cung cấp. Hỗ trợ cả prompt văn bản và hội thoại, chuyển đổi thành các đối tượng MCP prompt.

Danh sách Tài nguyên

• Tài nguyên Prompt Langfuse: Cung cấp tất cả prompt được gắn nhãn production trong Langfuse cho khách hàng AI khám phá và truy xuất.
• Tài nguyên Tham số Prompt: Trả về thông tin về biến prompt (tất cả đều không bắt buộc; không có mô tả chi tiết do giới hạn đặc tả Langfuse).
• Tài nguyên Prompt Phân trang: Hỗ trợ liệt kê prompt với phân trang để truy cập hiệu quả trong kho lớn.

Danh sách Công cụ

• get-prompts: Liệt kê các prompt khả dụng cùng tham số. Hỗ trợ tham số cursor tùy chọn để phân trang, trả về danh sách tên prompt và tham số.
• get-prompt: Truy xuất và biên dịch một prompt cụ thể. Yêu cầu tham số name và tùy chọn nhận đối tượng JSON biến điền vào prompt.

Trường hợp sử dụng máy chủ MCP này

• Quản lý Prompt Tập Trung: Đơn giản hóa cập nhật và chia sẻ prompt giữa các nhóm bằng cách quản lý tất cả prompt trên Langfuse và cung cấp ra qua MCP cho nhiều khách hàng AI.
• Truy xuất Prompt Chuẩn hóa: Đảm bảo sử dụng prompt đồng nhất trong quy trình LLM bằng cách dùng MCP để truy xuất prompt đã xác thực, sẵn sàng sản xuất theo yêu cầu.
• Biên dịch Prompt Động: Cho phép LLM hoặc agent AI biên dịch prompt với biến thời gian chạy, tạo điều kiện tương tác linh hoạt và động.
• Khám phá Prompt trong Ứng dụng: Hỗ trợ giao diện chọn prompt trong công cụ phát triển hoặc trợ lý AI bằng cách liệt kê prompt khả dụng và tham số của chúng.
• Tích hợp với Quy trình LLMOps: Kết nối kho prompt Langfuse với các nền tảng LLMOps và framework agent thông qua giao thức MCP để quản trị và kiểm toán prompt tốt hơn.

Cách thiết lập

Windsurf

Không tìm thấy hướng dẫn cụ thể cho Windsurf trong kho lưu trữ.

Claude

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và npm.
2. Xây dựng máy chủ:

   npm install
   npm run build
   

3. Chỉnh sửa claude_desktop_config.json của bạn để thêm máy chủ MCP:

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

4. Thay thế biến môi trường bằng khóa API Langfuse thực tế của bạn.
5. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude Desktop.
6. Kiểm tra máy chủ đã khả dụng trong giao diện MCP của Claude Desktop.

Cursor

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và npm.
2. Xây dựng máy chủ:

   npm install
   npm run build
   

3. Trong Cursor, thêm một máy chủ MCP mới với:
   • Tên: Langfuse Prompts
   • Loại: command
   • Lệnh:

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

4. Thay thế biến môi trường bằng khóa API Langfuse thực tế của bạn.
5. Lưu và kiểm tra kết nối máy chủ.

Cline

Không tìm thấy hướng dẫn cụ thể cho Cline trong kho lưu trữ.

Bảo mật khóa API

Khuyến nghị bảo mật khóa API của bạn bằng cách sử dụng biến môi trường. Dưới đây là ví dụ đoạn JSON cấu hình máy chủ MCP:

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

Thay thế giá trị bằng thông tin xác thực API thực tế của bạn.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt, bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI của bạn:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Lưu ý thay đổi "langfuse" thành tên thực tế của máy chủ MCP và thay địa chỉ URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

Dựa trên các mục và tính năng sẵn có, máy chủ Langfuse MCP được tài liệu hóa tốt và đáp ứng hầu hết tính năng MCP quan trọng, đặc biệt cho quản lý prompt. Việc thiếu hỗ trợ sampling hoặc roots rõ ràng làm giảm khả năng mở rộng một chút. Nhìn chung, đây là triển khai mạnh cho lĩnh vực trọng tâm của nó.

MCP Score