Langfuse MCP는 Langfuse와의 통합을 용이하게 하는 서버로, AI 에이전트가 디버깅 및 가시성을 개선하기 위해 추적, 관찰, 세션 및 예외 데이터에 액세스할 수 있는 도구를 제공합니다.
추가 날짜：
작성자：
Apr 01 2025
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Langfuse MCP란?
이 Langfuse용 MCP 서버는 AI 에이전트와 개발자가 상세한 추적 데이터, 관찰, 세션 정보 및 오류를 쿼리할 수 있게 해줍니다. 기준별로 추적을 가져오고 특정 추적 세부정보를 검색하며 예외를 찾고 시스템 내의 상호작용을 모니터링하는 기능을 지원합니다. 이는 디버깅, 오류 추적 및 사용자 활동 이해를 개선하여 시스템의 신뢰성과 분석 능력을 향상시킵니다. 환경 구성으로 간편하게 설정할 수 있으며 출력 사용자화 지원으로 다양한 개발 및 모니터링 워크플로에 통합하기 적합합니다.
Langfuse MCP을 사용할 사람은?
- AI 개발자
- 시스템 관리자
- QA 엔지니어
- Langfuse를 통합하는 개발자
- 모니터링 팀
Langfuse MCP 사용 방법은?
- 1단계: uv 패키지와 langfuse-mcp 라이브러리 설치
- 2단계: Langfuse 자격 증명(공개 키, 비공개 키, 호스트 URL) 받기
- 3단계: 자격 증명을 사용하여 uvx로 서버 실행
- 4단계: 제공된 설정 지침을 사용하여 클라이언트나 도구를 MCP 서버에 연결하도록 구성
- 5단계: 사용 가능한 도구를 사용하여 추적, 세션, 관찰 및 예외를 쿼리
Langfuse MCP의 핵심 기능 및 장점
핵심 기능
- fetch_traces
- fetch_trace
- fetch_observations
- fetch_observation
- fetch_sessions
- get_session_details
- get_user_sessions
- find_exceptions
- find_exceptions_in_file
- get_exception_details
- get_error_count
- get_data_schema
장점
- 상세한 추적 및 오류 데이터로 디버깅 향상
- 포괄적인 모니터링 및 관찰 기능 제공
- 자동화된 분석을 위한 AI 에이전트와의 통합 지원
- 세션 및 사용자 활동 데이터에 대한 접근 간소화
- 오류 추적 및 시스템의 신뢰성 향상 촉진
Langfuse MCP의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- AI 디버깅 및 문제 해결
- 애플리케이션 성능 모니터링
- 오류 및 예외 분석
- 사용자 세션 추적
- 시스템 활동 감사
Langfuse MCP의 자주 묻는 질문
개발자
- avivsinai
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