Logfire Mcp Сервер

Что такое Logfire MCP?

Logfire MCP — это инновационное серверное решение, разработанное организацией Pydantic. Оно служит надежной платформой, предназначенной для улучшения возможностей ведения журналов и упрощения процессов управления данными. С его удобным интерфейсом и мощными функциями Logfire MCP стремится упростить сложности управления журналами как для разработчиков, так и для организаций.

Особенности Logfire MCP

• Удобный интерфейс: Logfire MCP предлагает интуитивно понятный интерфейс, который позволяет пользователям легко ориентироваться в его функциях и возможностях.
• Ведение журналов в реальном времени: Сервер предоставляет возможности ведения журналов в реальном времени, позволяя пользователям отслеживать и анализировать журналы по мере их появления.
• Управление данными: Logfire MCP упрощает управление данными, позволяя пользователям эффективно классифицировать, фильтровать и искать журналы.
• Возможности интеграции: Сервер может быть интегрирован с различными приложениями и сервисами, что улучшает его функциональность и удобство использования.
• Масштабируемость: Logfire MCP разработан для масштабирования в соответствии с вашими потребностями, позволяя обрабатывать растущие объемы данных без ущерба для производительности.

Как использовать Logfire MCP

1. Установка: Начните с загрузки сервера Logfire MCP из официального репозитория Pydantic. Следуйте инструкциям по установке, приведенным в документации.
2. Конфигурация: Настройте параметры сервера в соответствии с вашими требованиями. Это включает в себя настройку параметров ведения журналов, вариантов хранения данных и параметров интеграции.
3. Начните ведение журналов: После настройки запустите сервер и начните вести журналы данных вашего приложения. Используйте функцию ведения журналов в реальном времени для мониторинга журналов по мере их генерации.
4. Анализируйте журналы: Используйте встроенные инструменты для анализа и управления вашими журналами. Вы можете фильтровать, искать и классифицировать журналы, чтобы получить представление о производительности вашего приложения.
5. Интеграция с другими инструментами: При необходимости интегрируйте Logfire MCP с другими инструментами и сервисами, чтобы улучшить его возможности и оптимизировать ваш рабочий процесс.

Часто задаваемые вопросы

В: Какие языки программирования поддерживает Logfire MCP?

О: Logfire MCP разработан для работы с несколькими языками программирования, что делает его универсальным для различных сред разработки.

В: Является ли Logfire MCP открытым исходным кодом?

О: Да, Logfire MCP является публичным репозиторием, что позволяет разработчикам вносить свой вклад и изменять код по мере необходимости.

В: Как я могу сообщить о проблемах или внести свой вклад в Logfire MCP?

О: Вы можете сообщить о проблемах или внести свой вклад в проект, посетив репозиторий на GitHub и следуя предоставленным рекомендациям по внесению вклада.

В: Каковы системные требования для запуска Logfire MCP?

О: Системные требования могут варьироваться в зависимости от масштаба вашего приложения, но в общем случае требуется сервер с достаточной вычислительной мощностью и памятью для эффективного выполнения операций ведения журналов.

В: Где я могу найти документацию для Logfire MCP?

О: Документация для Logfire MCP доступна в репозитории на GitHub и содержит подробные инструкции по установке, конфигурации и использованию.

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.