Logfire Mcp サーバー

概要

Logfire MCPとは？

Logfire MCPは、Pydantic組織によって開発された革新的なサーバーソリューションです。これは、ログ管理機能を強化し、データ管理プロセスを効率化するために設計された堅牢なプラットフォームです。ユーザーフレンドリーなインターフェースと強力な機能を備えたLogfire MCPは、開発者や組織がログ管理の複雑さを簡素化することを目指しています。

Logfire MCPの特徴

ユーザーフレンドリーなインターフェース：Logfire MCPは、ユーザーが機能や機能性を簡単にナビゲートできる直感的なインターフェースを提供します。
リアルタイムログ：サーバーはリアルタイムのログ機能を提供し、ユーザーが発生するログを監視および分析できるようにします。
データ管理：Logfire MCPは、ユーザーがログを効率的に分類、フィルタリング、検索できるようにすることでデータ管理を簡素化します。
統合機能：サーバーはさまざまなアプリケーションやサービスと統合でき、その機能性と使いやすさを向上させます。
スケーラビリティ：Logfire MCPは、ニーズに応じてスケールするように設計されており、パフォーマンスを損なうことなく増加するデータ量に対応します。

Logfire MCPの使い方

インストール：公式のPydanticリポジトリからLogfire MCPサーバーをダウンロードします。ドキュメントに記載されたインストール手順に従ってください。
設定：サーバーの設定を要件に応じて構成します。これには、ログパラメータ、データストレージオプション、統合設定の設定が含まれます。
ログの開始：設定が完了したら、サーバーを起動し、アプリケーションデータのログを開始します。リアルタイムログ機能を利用して、生成されるログを監視します。
ログの分析：内蔵ツールを使用してログを分析および管理します。フィルタリング、検索、分類を行い、アプリケーションのパフォーマンスに関する洞察を得ることができます。
他のツールとの統合：必要に応じて、Logfire MCPを他のツールやサービスと統合し、その機能を強化し、ワークフローを効率化します。

よくある質問

Q: Logfire MCPはどのプログラミング言語をサポートしていますか？

A: Logfire MCPは複数のプログラミング言語で動作するように設計されており、さまざまな開発環境に対応しています。

Q: Logfire MCPはオープンソースですか？

A: はい、Logfire MCPは公開リポジトリであり、開発者が必要に応じてコードに貢献し、修正することができます。

Q: 問題を報告したり、Logfire MCPに貢献するにはどうすればよいですか？

A: GitHubリポジトリを訪れ、提供されている貢献ガイドラインに従って問題を報告したり、プロジェクトに貢献することができます。

Q: Logfire MCPを実行するためのシステム要件は何ですか？

A: システム要件はアプリケーションの規模によって異なる場合がありますが、一般的には、ログ操作を効率的に処理するために十分な処理能力とメモリを持つサーバーが必要です。

Q: Logfire MCPのドキュメントはどこにありますか？

A: Logfire MCPのドキュメントはGitHubリポジトリにあり、インストール、設定、使用に関する詳細な手順が提供されています。

詳細

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.

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": {} } } }

概要