Logfire Mcp Server

O que é Logfire MCP?

Logfire MCP é uma solução de servidor inovadora desenvolvida pela organização Pydantic. Ele serve como uma plataforma robusta projetada para aprimorar as capacidades de registro e simplificar os processos de gerenciamento de dados. Com sua interface amigável e recursos poderosos, o Logfire MCP visa simplificar as complexidades do gerenciamento de logs para desenvolvedores e organizações.

Recursos do Logfire MCP

• Interface Amigável: O Logfire MCP oferece uma interface intuitiva que permite aos usuários navegar facilmente por seus recursos e funcionalidades.
• Registro em Tempo Real: O servidor fornece capacidades de registro em tempo real, permitindo que os usuários monitorem e analisem logs à medida que ocorrem.
• Gerenciamento de Dados: O Logfire MCP simplifica o gerenciamento de dados, permitindo que os usuários categorizem, filtrem e pesquisem logs de forma eficiente.
• Capacidades de Integração: O servidor pode ser integrado a várias aplicações e serviços, aprimorando sua funcionalidade e usabilidade.
• Escalabilidade: O Logfire MCP é projetado para escalar conforme suas necessidades, acomodando volumes crescentes de dados sem comprometer o desempenho.

Como Usar o Logfire MCP

1. Instalação: Comece baixando o servidor Logfire MCP do repositório oficial da Pydantic. Siga as instruções de instalação fornecidas na documentação.
2. Configuração: Configure as configurações do servidor de acordo com suas necessidades. Isso inclui a configuração de parâmetros de registro, opções de armazenamento de dados e configurações de integração.
3. Comece a Registrar: Uma vez configurado, inicie o servidor e comece a registrar os dados de sua aplicação. Utilize o recurso de registro em tempo real para monitorar logs à medida que são gerados.
4. Analise os Logs: Use as ferramentas integradas para analisar e gerenciar seus logs. Você pode filtrar, pesquisar e categorizar logs para obter insights sobre o desempenho de sua aplicação.
5. Integre com Outras Ferramentas: Se necessário, integre o Logfire MCP com outras ferramentas e serviços para aprimorar suas capacidades e simplificar seu fluxo de trabalho.

Perguntas Frequentes

Q: Quais linguagens de programação o Logfire MCP suporta?

A: O Logfire MCP foi projetado para funcionar com várias linguagens de programação, tornando-o versátil para diversos ambientes de desenvolvimento.

Q: O Logfire MCP é de código aberto?

A: Sim, o Logfire MCP é um repositório público, permitindo que desenvolvedores contribuam e modifiquem o código conforme necessário.

Q: Como posso relatar problemas ou contribuir para o Logfire MCP?

A: Você pode relatar problemas ou contribuir para o projeto visitando o repositório do GitHub e seguindo as diretrizes de contribuição fornecidas.

Q: Quais são os requisitos do sistema para executar o Logfire MCP?

A: Os requisitos do sistema podem variar com base na escala de sua aplicação, mas, em geral, requer um servidor com poder de processamento e memória adequados para lidar com operações de registro de forma eficiente.

Q: Onde posso encontrar a documentação do Logfire MCP?

A: A documentação do Logfire MCP está disponível no repositório do GitHub, fornecendo instruções detalhadas sobre instalação, configuração e 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.