Servidor Logfire Mcp

¿Qué es Logfire MCP?

Logfire MCP es una solución de servidor innovadora desarrollada por la organización Pydantic. Sirve como una plataforma robusta diseñada para mejorar las capacidades de registro y simplificar los procesos de gestión de datos. Con su interfaz fácil de usar y potentes características, Logfire MCP tiene como objetivo simplificar las complejidades de la gestión de registros para desarrolladores y organizaciones por igual.

Características de Logfire MCP

• Interfaz Amigable: Logfire MCP ofrece una interfaz intuitiva que permite a los usuarios navegar fácilmente a través de sus características y funcionalidades.
• Registro en Tiempo Real: El servidor proporciona capacidades de registro en tiempo real, lo que permite a los usuarios monitorear y analizar registros a medida que ocurren.
• Gestión de Datos: Logfire MCP simplifica la gestión de datos al permitir a los usuarios categorizar, filtrar y buscar registros de manera eficiente.
• Capacidades de Integración: El servidor se puede integrar con varias aplicaciones y servicios, mejorando su funcionalidad y usabilidad.
• Escalabilidad: Logfire MCP está diseñado para escalar con tus necesidades, acomodando volúmenes de datos crecientes sin comprometer el rendimiento.

Cómo Usar Logfire MCP

1. Instalación: Comienza descargando el servidor Logfire MCP del repositorio oficial de Pydantic. Sigue las instrucciones de instalación proporcionadas en la documentación.
2. Configuración: Configura los ajustes del servidor de acuerdo a tus requisitos. Esto incluye establecer parámetros de registro, opciones de almacenamiento de datos y configuraciones de integración.
3. Comenzar a Registrar: Una vez configurado, inicia el servidor y comienza a registrar los datos de tu aplicación. Utiliza la función de registro en tiempo real para monitorear los registros a medida que se generan.
4. Analizar Registros: Usa las herramientas integradas para analizar y gestionar tus registros. Puedes filtrar, buscar y categorizar registros para obtener información sobre el rendimiento de tu aplicación.
5. Integrar con Otras Herramientas: Si es necesario, integra Logfire MCP con otras herramientas y servicios para mejorar sus capacidades y optimizar tu flujo de trabajo.

Preguntas Frecuentes

P: ¿Qué lenguajes de programación soporta Logfire MCP?

R: Logfire MCP está diseñado para trabajar con múltiples lenguajes de programación, lo que lo hace versátil para varios entornos de desarrollo.

P: ¿Es Logfire MCP de código abierto?

R: Sí, Logfire MCP es un repositorio público, lo que permite a los desarrolladores contribuir y modificar el código según sea necesario.

P: ¿Cómo puedo reportar problemas o contribuir a Logfire MCP?

R: Puedes reportar problemas o contribuir al proyecto visitando el repositorio de GitHub y siguiendo las pautas de contribución proporcionadas.

P: ¿Cuáles son los requisitos del sistema para ejecutar Logfire MCP?

R: Los requisitos del sistema pueden variar según la escala de tu aplicación, pero en general, requiere un servidor con suficiente potencia de procesamiento y memoria para manejar las operaciones de registro de manera eficiente.

P: ¿Dónde puedo encontrar la documentación para Logfire MCP?

R: La documentación para Logfire MCP está disponible en el repositorio de GitHub, proporcionando instrucciones detalladas sobre instalación, configuración y uso.

Logfire MCP Server

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

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@pydantic/logfire-mcp"> <img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/@pydantic/logfire-mcp/badge" alt="Logfire Server MCP server" /> </a>

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:

1. Using the --base-url argument:

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

2. Setting the environment variable:

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

Example Interactions

1. 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"
  }
]

2. 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

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

Getting Started

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

2. Run the MCP server:

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

3. Configure your preferred client (Cursor, Claude Desktop, or Cline) using the configuration examples above

4. 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.