Máy chủ Logfire MCP

Máy chủ Logfire MCP

Trao quyền cho các agent AI của bạn với quyền truy cập trực tiếp vào trace và metric của ứng dụng để gỡ lỗi nhanh, theo dõi ngoại lệ và phân tích telemetry bằng Logfire MCP Server trong FlowHunt.

Máy chủ “Logfire” MCP làm gì?

Máy chủ Logfire MCP là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) cho phép trợ lý AI và LLM truy cập, lấy và phân tích dữ liệu telemetry được gửi tới Logfire qua chuẩn OpenTelemetry. Bằng cách kết nối dự án Logfire của bạn, máy chủ này giúp các công cụ và agent sử dụng AI có thể truy vấn trace phân tán, kiểm tra mẫu ngoại lệ và chạy truy vấn SQL tùy chỉnh trên metric và trace của ứng dụng thông qua Logfire API. Tích hợp này cho phép xử lý sự cố nhanh, tăng cường quan sát và tự động hóa các tác vụ phân tích telemetry phổ biến, đem lại quy trình làm việc tối ưu cho nhà phát triển để gỡ lỗi, giám sát và tạo insight trực tiếp từ môi trường phát triển hoặc agent hỗ trợ AI.

Danh sách Prompt

Không có template prompt nào được ghi nhận trong repository.

Danh sách Resource

Không có tài nguyên nào (dưới dạng MCP resource) được ghi nhận trong repository.

Danh sách Công cụ

  • find_exceptions
    Lấy số lượng ngoại lệ từ trace, nhóm theo file, trong một khoảng thời gian nhất định.

  • find_exceptions_in_file
    Cung cấp thông tin trace chi tiết về ngoại lệ xảy ra trong một file cụ thể theo khung thời gian xác định.

  • arbitrary_query
    Thực thi truy vấn SQL tùy chỉnh trên trace và metric OpenTelemetry, cho phép khám phá dữ liệu linh hoạt.

  • get_logfire_records_schema
    Trả về schema OpenTelemetry, giúp người dùng tạo truy vấn tùy chỉnh chính xác hơn.

Trường hợp sử dụng của máy chủ MCP này

  • Giám sát và phân tích ngoại lệ
    Nhà phát triển có thể nhanh chóng xác định file nào phát sinh nhiều ngoại lệ nhất, nhận diện xu hướng và tập trung gỡ lỗi.

  • Phân tích nguyên nhân gốc
    Đào sâu chi tiết ngoại lệ trong một file cụ thể giúp nhóm tăng tốc xác định và xử lý vấn đề nghiêm trọng.

  • Báo cáo telemetry tùy chỉnh
    Khả năng chạy truy vấn SQL tùy ý giúp nhóm tạo báo cáo metric và dashboard phù hợp nhu cầu riêng.

  • Khám phá schema
    Truy cập schema OpenTelemetry giúp nhà phát triển hiểu rõ các trường dữ liệu sẵn có để tối ưu truy vấn và tích hợp.

Cách thiết lập

Windsurf

Chưa có hướng dẫn thiết lập cho Windsurf.

Claude

  1. Mở cài đặt Claude Desktop.
  2. Thêm cấu hình máy chủ MCP mới với JSON sau:
    {
      "command": ["uvx"],
      "args": ["logfire-mcp"],
      "type": "stdio",
      "env": {
        "LOGFIRE_READ_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
      }
    }
    
  3. Thay thế "YOUR_TOKEN" bằng token đọc Logfire thực tế của bạn.
  4. Lưu cài đặt và khởi động lại Claude.
  5. Xác minh máy chủ MCP đã kết nối bằng cách thử truy vấn.

Bảo mật API Key:
Lưu token trong phần env như trên để không đưa vào tham số và kiểm soát nguồn.

Cursor

  1. Đảm bảo bạn đã cài đặt uv.
  2. Tạo file .cursor/mcp.json ở thư mục gốc dự án.
  3. Thêm cấu hình sau:
    {
      "mcpServers": {
        "logfire": {
          "command": "uvx",
          "args": ["logfire-mcp", "--read-token=YOUR-TOKEN"]
        }
      }
    }
    
  4. Thay thế "YOUR-TOKEN" bằng token đọc Logfire thực tế.
  5. Lưu file và khởi động lại Cursor.

Lưu ý: Cursor không hỗ trợ trường env; hãy dùng tham số --read-token.

Cline

  1. Mở hoặc tạo cline_mcp_settings.json.
  2. Thêm nội dung sau:
    {
      "mcpServers": {
        "logfire": {
          "command": "uvx",
          "args": ["logfire-mcp"],
          "env": {
            "LOGFIRE_READ_TOKEN": "YOUR_TOKEN"
          },
          "disabled": false,
          "autoApprove": []
        }
      }
    }
    
  3. Thay thế "YOUR_TOKEN" bằng token đọc Logfire của bạn.
  4. Lưu file và khởi động lại Cline.
  5. Xác nhận máy chủ MCP đã hoạt động.

Bảo mật API Key:
Token được bảo vệ an toàn qua trường env trong cấu hình.

Windsurf

Chưa có hướng dẫn thiết lập cho Windsurf.

Cách sử dụng MCP này trong flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào workflow FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối với agent AI:

FlowHunt MCP flow

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 bằng định dạng JSON sau:

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

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


Tổng quan

PhầnCó sẵnChi tiết/Ghi chú
Tổng quan
Danh sách PromptKhông có template prompt nào được ghi nhận.
Danh sách ResourceKhông có resource nào được ghi nhận.
Danh sách Công cụ4 công cụ: ngoại lệ, truy vấn, truy cập schema.
Bảo mật API KeyCó ví dụ về biến môi trường và file JSON cấu hình.
Sampling Support (ít quan trọng khi đánh giá)Không đề cập đến sampling support.

Roots Support: ⛔ (Không ghi nhận)

Sampling Support: ⛔ (Không ghi nhận)


Dựa trên các mục trên, Logfire MCP Server là một máy chủ MCP tập trung, chất lượng sản xuất cho quan sát, nhưng thiếu tài liệu về prompt template, resource, roots, hoặc sampling support. Máy chủ này nổi bật ở việc cung cấp một số công cụ giá trị cao cho telemetry và gỡ lỗi. Đánh giá cuối: 6/10 — xuất sắc cho trường hợp sử dụng của nó, nhưng chưa phải là một triển khai MCP tham khảo đầy đủ.


MCP Score

Có LICENSE⛔ (Không tìm thấy file LICENSE)
Có ít nhất một công cụ
Số lượng Forks9
Số lượng Stars77

Câu hỏi thường gặp

Logfire MCP Server là gì?

Logfire MCP Server cho phép agent AI và LLM truy cập và phân tích dữ liệu telemetry (trace, metric, ngoại lệ) thu thập qua OpenTelemetry, sử dụng Logfire API để quan sát và xử lý sự cố thời gian thực.

Logfire MCP cung cấp những công cụ nào?

Logfire MCP cung cấp các công cụ đếm và phân tích sâu ngoại lệ (find_exceptions, find_exceptions_in_file), truy vấn SQL tùy chỉnh trên telemetry (arbitrary_query) và khám phá schema (get_logfire_records_schema).

Làm thế nào để bảo mật token đọc Logfire của tôi?

Lưu token đọc Logfire trong biến môi trường (trường env trong config) cho Claude và Cline, và làm tham số dòng lệnh cho Cursor. Tránh ghi cứng token trong các tệp được kiểm soát nguồn.

Logfire MCP hỗ trợ những trường hợp sử dụng nào?

Các trường hợp điển hình bao gồm giám sát ngoại lệ, phân tích nguyên nhân gốc, báo cáo telemetry tùy chỉnh và khám phá schema—tất cả đều truy cập được cho agent AI trong FlowHunt qua tích hợp MCP.

Làm sao để dùng Logfire MCP trong một luồng FlowHunt?

Thêm thành phần MCP vào luồng FlowHunt của bạn, cấu hình với chi tiết máy chủ Logfire MCP, và agent AI của bạn sẽ có thể chạy truy vấn và phân tích trên dữ liệu telemetry của ứng dụng.

Tăng cường quan sát với Logfire MCP

Tích hợp Logfire MCP Server với FlowHunt để mở khóa truy vấn telemetry thời gian thực, thông tin ngoại lệ và báo cáo tùy chỉnh cho quy trình AI của bạn.

Tìm hiểu thêm

Máy chủ Loki MCP
Máy chủ Loki MCP

Máy chủ Loki MCP

Máy chủ Loki MCP kết nối trợ lý AI với Grafana Loki, cho phép truy vấn và phân tích dữ liệu log liền mạch thông qua Model Context Protocol. Nó tăng cường quy tr...

5 phút đọc
AI MCP +6
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)
Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Tích Hợp Máy Chủ ModelContextProtocol (MCP)

Máy chủ ModelContextProtocol (MCP) hoạt động như một cầu nối giữa các tác nhân AI và các nguồn dữ liệu, API, dịch vụ bên ngoài, cho phép người dùng FlowHunt xây...

4 phút đọc
AI Integration +4
Máy chủ Fireproof MCP
Máy chủ Fireproof MCP

Máy chủ Fireproof MCP

Máy chủ Fireproof MCP kết nối trợ lý AI với cơ sở dữ liệu Fireproof, cho phép lưu trữ, truy xuất và quản lý tài liệu JSON một cách liền mạch thông qua việc sử d...

6 phút đọc
AI MCP Server +5