Logfire Mcp Server

Übersicht

Was ist Logfire MCP?

Logfire MCP ist eine innovative Serverlösung, die von der Pydantic-Organisation entwickelt wurde. Es dient als robuste Plattform, die darauf abzielt, die Protokollierungsfähigkeiten zu verbessern und die Datenverwaltungsprozesse zu optimieren. Mit seiner benutzerfreundlichen Oberfläche und leistungsstarken Funktionen möchte Logfire MCP die Komplexität des Log-Managements für Entwickler und Organisationen vereinfachen.

Funktionen von Logfire MCP

Benutzerfreundliche Oberfläche: Logfire MCP bietet eine intuitive Oberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, leicht durch die Funktionen und Möglichkeiten zu navigieren.
Echtzeit-Protokollierung: Der Server bietet Echtzeit-Protokollierungsfunktionen, die es den Nutzern ermöglichen, Protokolle zu überwachen und zu analysieren, während sie erstellt werden.
Datenmanagement: Logfire MCP vereinfacht das Datenmanagement, indem es den Nutzern ermöglicht, Protokolle effizient zu kategorisieren, zu filtern und zu durchsuchen.
Integrationsmöglichkeiten: Der Server kann mit verschiedenen Anwendungen und Diensten integriert werden, was seine Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit erhöht.
Skalierbarkeit: Logfire MCP ist so konzipiert, dass es mit Ihren Bedürfnissen wächst und wachsende Datenmengen bewältigen kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

So verwenden Sie Logfire MCP

Installation: Beginnen Sie mit dem Herunterladen des Logfire MCP-Servers aus dem offiziellen Pydantic-Repository. Befolgen Sie die Installationsanweisungen in der Dokumentation.
Konfiguration: Konfigurieren Sie die Servereinstellungen gemäß Ihren Anforderungen. Dazu gehört die Einrichtung von Protokollierungsparametern, Datenoptionen und Integrationssettings.
Protokollierung starten: Sobald konfiguriert, starten Sie den Server und beginnen Sie mit der Protokollierung Ihrer Anwendungsdaten. Nutzen Sie die Echtzeit-Protokollierungsfunktion, um Protokolle zu überwachen, während sie generiert werden.
Protokolle analysieren: Verwenden Sie die integrierten Tools, um Ihre Protokolle zu analysieren und zu verwalten. Sie können Protokolle filtern, durchsuchen und kategorisieren, um Einblicke in die Leistung Ihrer Anwendung zu gewinnen.
Integration mit anderen Tools: Falls erforderlich, integrieren Sie Logfire MCP mit anderen Tools und Diensten, um seine Fähigkeiten zu erweitern und Ihren Arbeitsablauf zu optimieren.

Häufig gestellte Fragen

F: Welche Programmiersprachen unterstützt Logfire MCP?

A: Logfire MCP ist so konzipiert, dass es mit mehreren Programmiersprachen funktioniert, was es vielseitig für verschiedene Entwicklungsumgebungen macht.

F: Ist Logfire MCP Open Source?

A: Ja, Logfire MCP ist ein öffentliches Repository, das es Entwicklern ermöglicht, zum Code beizutragen und ihn nach Bedarf zu ändern.

F: Wie kann ich Probleme melden oder zu Logfire MCP beitragen?

A: Sie können Probleme melden oder zum Projekt beitragen, indem Sie das GitHub-Repository besuchen und die bereitgestellten Beitrag-Richtlinien befolgen.

F: Was sind die Systemanforderungen für die Ausführung von Logfire MCP?

A: Die Systemanforderungen können je nach Umfang Ihrer Anwendung variieren, aber im Allgemeinen benötigt es einen Server mit ausreichender Rechenleistung und Speicher, um die Protokollierungsoperationen effizient zu bewältigen.

F: Wo finde ich die Dokumentation für Logfire MCP?

A: Die Dokumentation für Logfire MCP ist im GitHub-Repository verfügbar und bietet detaillierte Anweisungen zur Installation, Konfiguration und Nutzung.

Detail

This repository contains a Model Context Protocol (MCP) server with tools that can access the OpenTelemetry traces and metrics you've sent to Logfire.

This MCP server enables LLMs to retrieve your application's telemetry data, analyze distributed traces, and make use of the results of arbitrary SQL queries executed using the Logfire APIs.

Available Tools

find_exceptions_in_file - Get detailed trace information about exceptions in a specific file
- Required arguments:
  - filepath (string): Path to the file to analyze
  - age (int): Number of minutes to look back (max 7 days)
arbitrary_query - Run custom SQL queries on your OpenTelemetry traces and metrics
- Required arguments:
  - query (string): SQL query to execute
  - age (int): Number of minutes to look back (max 7 days)
get_logfire_records_schema - Get the OpenTelemetry schema to help with custom queries
- No required arguments

Setup

Install `uv`

The first thing to do is make sure uv is installed, as uv is used to run the MCP server.

For installation instructions, see the uv installation docs.

If you already have an older version of uv installed, you might need to update it with uv self update.

Obtain a Logfire read token

In order to make requests to the Logfire APIs, the Logfire MCP server requires a "read token".

You can create one under the "Read Tokens" section of your project settings in Logfire: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens

[!IMPORTANT] Logfire read tokens are project-specific, so you need to create one for the specific project you want to expose to the Logfire MCP server.

Manually run the server

Once you have uv installed and have a Logfire read token, you can manually run the MCP server using uvx (which is provided by uv).

You can specify your read token using the LOGFIRE_READ_TOKEN environment variable:

LOGFIRE_READ_TOKEN=YOUR_READ_TOKEN uvx logfire-mcp@latest

or using the --read-token flag:

uvx logfire-mcp@latest --read-token=YOUR_READ_TOKEN

[!NOTE] If you are using Cursor, Claude Desktop, Cline, or other MCP clients that manage your MCP servers for you, you do NOT need to manually run the server yourself. The next section will show you how to configure these clients to make use of the Logfire MCP server.

Configuration with well-known MCP clients

Configure for Cursor

Create a .cursor/mcp.json file in your project root:

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

The Cursor doesn't accept the env field, so you need to use the --read-token flag instead.

Configure for Claude Desktop

Add to your Claude settings:

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

Configure for Cline

Add to your Cline settings in cline_mcp_settings.json:

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

Configure for VS Code

Make sure you enabled MCP support in VS Code.

Create a .vscode/mcp.json file in your project's root directory:

{
  "servers": {
    "logfire": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx", // or the absolute /path/to/uvx
      "args": ["logfire-mcp@latest"],
      "env": {
        "LOGFIRE_READ_TOKEN": "YOUR_TOKEN",
        "LOGFIRE_BASE_URL": "https://api-eu.pydantic.dev" // choose the correct base url
      }
    }
  }
}

Customization - Base URL

By default, the server connects to the Logfire API at https://api-us.pydantic.dev. You can override this by:

Using the --base-url argument:

uvx logfire-mcp@latest --base-url=https://your-logfire-instance.com

Setting the environment variable:

LOGFIRE_BASE_URL=https://your-logfire-instance.com uvx logfire-mcp@latest

Example Interactions

Get details about exceptions from traces in a specific file:

{
  "name": "find_exceptions_in_file",
  "arguments": {
    "filepath": "app/api.py",
    "age": 1440
  }
}

Response:

[
  {
    "created_at": "2024-03-20T10:30:00Z",
    "message": "Failed to process request",
    "exception_type": "ValueError",
    "exception_message": "Invalid input format",
    "function_name": "process_request",
    "line_number": "42",
    "attributes": {
      "service.name": "api-service",
      "code.filepath": "app/api.py"
    },
    "trace_id": "1234567890abcdef"
  }
]

Run a custom query on traces:

{
  "name": "arbitrary_query",
  "arguments": {
    "query": "SELECT trace_id, message, created_at, attributes->>'service.name' as service FROM records WHERE severity_text = 'ERROR' ORDER BY created_at DESC LIMIT 10",
    "age": 1440
  }
}

Examples of Questions for Claude

"What exceptions occurred in traces from the last hour across all services?"
"Show me the recent errors in the file 'app/api.py' with their trace context"
"How many errors were there in the last 24 hours per service?"
"What are the most common exception types in my traces, grouped by service name?"
"Get me the OpenTelemetry schema for traces and metrics"
"Find all errors from yesterday and show their trace contexts"

Getting Started

First, obtain a Logfire read token from: https://logfire.pydantic.dev/-/redirect/latest-project/settings/read-tokens

Run the MCP server:

uvx logfire-mcp@latest --read-token=YOUR_TOKEN

Configure your preferred client (Cursor, Claude Desktop, or Cline) using the configuration examples above
Start using the MCP server to analyze your OpenTelemetry traces and metrics!

Contributing

We welcome contributions to help improve the Logfire MCP server. Whether you want to add new trace analysis tools, enhance metrics querying functionality, or improve documentation, your input is valuable.

For examples of other MCP servers and implementation patterns, see the Model Context Protocol servers repository.

License

Logfire MCP is licensed under the MIT License. This means you are free to use, modify, and distribute the software, subject to the terms and conditions of the MIT License.

{ "mcpServers": { "logfire-mcp": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "ghcr.io/metorial/mcp-container--pydantic--logfire-mcp--logfire-mcp", "logfire-mcp" ], "env": {} } } }