Logfire MCP 服务器

“Logfire” MCP 服务器能做什么？

Logfire MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，使 AI 助手和大语言模型（LLM）能够访问、检索和分析通过 OpenTelemetry 标准发送到 Logfire 的遥测数据。通过连接您的 Logfire 项目，该服务器让 AI 驱动的工具和智能体能够查询分布式追踪、检查异常模式，并通过 Logfire API 对应用的指标和追踪数据执行自定义 SQL 查询。这一集成让故障排查、可观测性和常见遥测分析任务实现自动化，为开发者提供了直接从开发环境或 AI 辅助智能体进行调试、监控和洞察生成的增强工作流。

提示词列表

仓库中未记录任何明确的提示词模板。

资源列表

仓库中未记录任何明确的（作为 MCP 资源的）资源。

工具列表

• find_exceptions
  获取指定时间窗口内按文件分组的追踪异常计数。

• find_exceptions_in_file
  提供特定文件在指定时间段内出现异常的详细追踪信息。

• arbitrary_query
  在 OpenTelemetry 追踪和指标上执行自定义 SQL 查询，实现灵活的数据探索。

• get_logfire_records_schema
  返回 OpenTelemetry 的模式，帮助用户编写更精准的自定义查询。

该 MCP 服务器的用例

• 异常监控与分析
  开发者可快速定位哪些文件产生最多异常，识别趋势，有针对性地进行调试。

• 根因分析
  针对特定文件的异常详情下钻，加速关键问题的定位与解决。

• 自定义遥测报告
  支持运行任意 SQL 查询，方便团队生成定制化的指标报告和仪表盘。

• 模式探索
  通过获取 OpenTelemetry 模式，开发者能更好理解可用数据字段，优化自定义查询与集成。

如何设置

Windsurf

暂无 Windsurf 的设置指引。

Claude

1. 打开 Claude Desktop 设置。
2. 添加如下 JSON 的 MCP 服务器配置：

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

3. 用您的实际 Logfire 读取令牌替换 "YOUR_TOKEN"。
4. 保存设置并重启 Claude。
5. 通过尝试查询，验证 MCP 服务器已连接。

API 密钥安全提示：
如上所示，将令牌存放在 env 部分，以避免出现在参数和源码管理中。

Cursor

1. 确保已安装 uv。
2. 在项目根目录下创建 .cursor/mcp.json 文件。
3. 添加如下配置：

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

4. 用您的实际 Logfire 读取令牌替换 "YOUR-TOKEN"。
5. 保存文件并重启 Cursor。

注意： Cursor 不支持 env 字段，请直接使用 --read-token 参数。

Cline

1. 打开或创建 cline_mcp_settings.json。
2. 添加如下内容：

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

3. 用您的 Logfire 读取令牌替换 "YOUR_TOKEN"。
4. 保存文件并重启 Cline。
5. 确认 MCP 服务器已激活。

API 密钥安全提示：
令牌通过配置文件的 env 字段来安全存储。

Windsurf

暂无 Windsurf 的设置指引。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

如需将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流，请先在流程中添加 MCP 组件并连接到您的 AI 智能体：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置区，按如下 JSON 格式填写您的 MCP 服务器信息：

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

配置完成后，AI 智能体即可作为工具调用此 MCP 的所有功能。请记得将 "logfire" 替换为实际 MCP 服务器名称，并用您的 MCP 服务地址替换 URL。

概览

根支持：⛔（未记录）

采样支持：⛔（未记录）

综上，Logfire MCP 服务器是一个专注于可观测性、具备生产质量的 MCP 服务器，但未提供提示词模板、资源、根或采样支持的文档。它在遥测与调试领域暴露了少量高价值工具，表现优异。综合评分：6/10 —— 在其用例中表现出色，但不是一个完整的 MCP 参考实现。

MCP 评分