MCP 服务器

MCP Server for langfuse

一个 MCP 服务器实现，集成了 AI 助手和 Langfuse 工作区，允许模型按时间范围查询 LLM 指标。 (Alternatively, a slightly more formal translation:) 一个 MCP 服务器的实现方案，它将 AI 助手与 Langfuse 工作区相集成，从而使模型能够按时间范围查询 LLM 指标。

README

用于 Langfuse 的 MCP 服务器

一个用于集成 AI 助手与 Langfuse 工作区的模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。

概述

此软件包提供了一个 MCP 服务器，使 AI 助手能够与 Langfuse 工作区进行交互。它允许 AI 模型执行以下操作：

按时间范围查询 LLM 指标

安装

# 从 npm 安装
npm install shouting-mcp-langfuse

# 或者全局安装
npm install -g shouting-mcp-langfuse

您可以在 npm 上找到该软件包：shouting-mcp-langfuse

前提条件

在使用服务器之前，您需要创建一个 Langfuse 项目并获取您项目的公共和私有密钥。您可以在 Langfuse 仪表板中找到这些密钥。

设置一个 Langfuse 项目
获取公共和私有密钥
设置环境变量

配置

服务器需要以下环境变量：

LANGFUSE_DOMAIN: Langfuse 域名 (默认: https://api.langfuse.com)
LANGFUSE_PUBLIC_KEY: 您的 Langfuse 项目公共密钥
LANGFUSE_PRIVATE_KEY: 您的 Langfuse 项目私有密钥

用法

作为 CLI 工具运行

# 设置环境变量
export LANGFUSE_DOMAIN="https://api.langfuse.com"
export LANGFUSE_PUBLIC_KEY="your-public-key"
export LANGFUSE_PRIVATE_KEY="your-private

# 运行服务器
mcp-server-langfuse

在您的代码中使用

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js";
import { langfuseClient } from "shouting-mcp-langfuse";

// 初始化服务器和客户端
const server = new Server({...});
const langfuseClient = new LangfuseClient(process.env.LANGFUSE_DOMAIN, process.env.LANGFUSE_PUBLIC_KEY, process.env.LANGFUSE_PRIVATE_KEY);

// 注册您的自定义处理程序
// ...