Подключить Langfuse MCP к Claude

💡 Без установки? Используйте cloud.anythingmcp.com напрямую. Войдите, нажмите Connectors → Langfuse, вставьте учётные данные, создайте MCP API key, и готово. Без Docker, без git clone, без локального сервера.

Langfuse + Claude

Читайте проект Langfuse с помощью ИИ: трейсы LLM, наблюдения и сессии со стоимостью, токенами и задержками, метрики во времени, оценки и эвалюации, промпты с версиями и метками, датасеты, их элементы и эксперименты. Коннектор также публикует версии промптов, переносит метки, добавляет оценки и создаёт датасеты.

Предварительные требования

Полные инструкции по настройке встроены в коннектор (видны в магазине при выборе коннектора). Требуемые переменные окружения:

LANGFUSE_HOST, LANGFUSE_PUBLIC_KEY, LANGFUSE_SECRET_KEY

Шаг 1 — Получите учётные данные

Настройка занимает около 3 минут. Нужен проект Langfuse в Langfuse Cloud (EU, US, Япония или HIPAA) или на собственном Langfuse v4.

1. В Langfuse откройте проект, затем Settings, API Keys, Create new API keys. Используйте ключ проекта, а не ключ организации.
2. Скопируйте публичный ключ (pk-lf-...) в LANGFUSE_PUBLIC_KEY, а секретный ключ (sk-lf-..., показывается один раз) в LANGFUSE_SECRET_KEY. Коннектор передаёт их через HTTP Basic auth.
3. Укажите в LANGFUSE_HOST регион проекта без косой черты в конце: https://cloud.langfuse.com (EU), https://us.cloud.langfuse.com (US), https://jp.cloud.langfuse.com (Япония), https://hipaa.cloud.langfuse.com (HIPAA) или адрес своего сервера. Ключи одного региона не работают в другом.
4. Установите коннектор и запустите langfuse_get_project, чтобы проверить ключи; langfuse_get_health показывает версию сервера.

Стоимость: ни один инструмент не запускает модель. Коннектор только читает и записывает данные Langfuse; показанные расходы это те, что Langfuse записал для LLM-вызовов ваших приложений.

Данные трейсинга: в Langfuse v4 трейс это набор наблюдений (спаны, генерации, вызовы инструментов, события) с общим traceId, а сессия это набор трейсов с общим sessionId. Коннектор читает их из Observations API v2 и Metrics API v2, пути чтения в реальном времени; старые эндпоинты /traces, /sessions и /metrics/daily устарели (Langfuse Cloud обслуживает их до 16 ноября 2026 года). Другие эндпоинты могут отставать от приёма данных примерно на 10 минут.

• langfuse_list_observations выводит строки начиная с новых, всегда в границах from_start_time и to_start_time. Фильтры: type (GENERATION для LLM-вызовов), name, user_id, session_id, trace_id, level (ERROR для сбоев), environment, is_root_observation (true даёт одну строку на трейс) или структурированный filter. fields выбирает группы полей core, basic, time, io (вход и выход), metadata, model, usage (токены и стоимость), prompt, metrics (задержка) и trace_context; по умолчанию core,basic,usage.
• langfuse_get_trace возвращает все наблюдения одного трейса с входом, выходом, моделью, расходом и задержкой; у корня нет parentObservationId, и он несёт вход и выход трейса.
• langfuse_get_session по умолчанию возвращает одну строку на каждый трейс сессии; root_only: false возвращает все наблюдения.
• langfuse_query_metrics агрегирует. query это JSON-строка с view (observations, scores-numeric, scores-boolean, scores-categorical), metrics (показатели вроде count, latency, totalTokens, totalCost или timeToFirstToken с агрегациями sum, avg, count, max, min, p50, p75, p90, p95, p99), dimensions (например providedModelName, traceName, promptName, promptVersion, environment, release), timeDimension (по минутам, часам, дням, неделям или месяцам), filters, fromTimestamp и toTimestamp. По полям с множеством значений, таким как userId и sessionId, можно фильтровать, но нельзя группировать.

Оценки: langfuse_list_scores фильтрует по name, source (API, ANNOTATION, EVAL), data_type, трейсу, сессии, наблюдению, эксперименту, диапазону значений и времени; langfuse_list_score_configs показывает определения оценок. langfuse_create_score добавляет одну оценку (числовую, булеву как 0 или 1, категориальную или текстовую) к трейсу, наблюдению, сессии или запуску эксперимента. Она обрабатывается асинхронно (HTTP 202), а повторная отправка того же score_id её перезаписывает.

Промпты: langfuse_list_prompts выводит имена с версиями, метками и тегами; langfuse_get_prompt возвращает версию с меткой production, если не указаны version или label. langfuse_create_prompt_version публикует новую версию текстового промпта (с {{variables}}) или чат-промпта, а новое имя создаёт промпт; langfuse_update_prompt_labels переносит метки вроде production или staging на версию. Перенос production меняет то, что получают ваши приложения, поэтому ИИ сначала спрашивает вас. Имена с папками, например support/greeting, передаются как есть.

Датасеты и эксперименты: langfuse_list_datasets, langfuse_get_dataset и langfuse_create_dataset (при желании с JSON-схемами для входа и ожидаемого выхода); langfuse_list_dataset_items, langfuse_get_dataset_item и langfuse_upsert_dataset_item (создаёт элемент или обновляет его, если item_id уже есть; status ARCHIVED скрывает его от новых запусков). langfuse_list_experiments выводит запуски датасетов и эксперименты с их оценками; from_start_time обязателен.

Собственный MCP-сервер Langfuse: Langfuse также предоставляет нативный MCP-сервер по адресу <LANGFUSE_HOST>/api/public/mcp с той же парой ключей, в основном для управления промптами. Этот коннектор тоже работает с промптами, а кроме того с трейсами, метриками, оценками и датасетами.

Отключено при установке: ничего. Все 20 инструментов включены; записывающие инструменты добавляют версии промптов, метки, оценки, датасеты и их элементы, и ни один ничего не удаляет.

Форматы данных: время в ISO 8601, UTC. Стоимость в USD; в наблюдениях v2 inputPrice, outputPrice и totalPrice передаются строками ради десятичной точности, а input и output приходят как JSON-текст. Задержка и время до первого токена в метриках указаны в миллисекундах.

Постраничная выдача: наблюдения, трейсы, сессии, оценки и эксперименты используют курсоры: ИИ передаёт meta.cursor обратно как cursor, пока он не исчезнет (наблюдения: по умолчанию 50 строк, до 1 000). Промпты, датасеты, элементы и конфигурации оценок используют page (с 1) и limit (по умолчанию 50, не более 100); meta.totalPages показывает число страниц.

Ограничения: для инструментов наблюдений и метрик собственный Langfuse должен быть версии v4 или новее. Данные вне Observations и Metrics API v2 могут запаздывать примерно на 10 минут.

Частые ошибки: 400 означает неверный параметр (некорректный JSON в filter или query, группировка по полю с множеством значений, limit выше максимума); 401 неверная пара ключей или не тот регион; 403 ключу нельзя использовать этот эндпоинт (нужен ключ проекта); 404 неизвестный промпт, датасет или элемент либо собственная версия без эндпоинтов v2; 429 лимит запросов (ИИ ждёт, а не повторяет в цикле).

Коннектор не удаляет трейсы, промпты, датасеты и оценки и не отправляет трейсы (это делают SDK Langfuse через OpenTelemetry). Очереди аннотаций, LLM connections и администрирование организации или SCIM не входят.

Шаг 2 — Установите адаптер

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Шаг 3 — Добавьте коннектор в Claude

URL вашего сервера: в AnythingMCP откройте MCP Servers → сервер, на котором находится этот коннектор, и скопируйте его URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Используйте его везде, где в этом руководстве указано YOUR_SERVER_ID.

Рекомендуемый путь: работает в claude.ai web без редактирования конфигурационных файлов.

1. Открой в Claude Customize → Connectors.
2. Нажми +, затем Add custom connector.
3. Введи название, например Langfuse, и URL удалённого MCP-сервера https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID, затем нажми Add.
4. Нажми Connect и войди в AnythingMCP (OAuth), чтобы разрешить доступ.

Все инструменты ниже появятся в чате: начинайте писать промпты.

Доступные инструменты

Примеры запросов

• «Сколько стоили наши LLM-вызовы по моделям и по дням за последние 7 дней?»
• «Покажи вчерашние генерации с уровнем ERROR с моделью, входом и выходом.»
• «Покажи весь диалог сессии chat-8f21 со входом и выходом каждого хода.»
• «Какая p95-задержка по именам трейсов на этой неделе и какой из них стал медленнее?»
• «Опубликуй новую версию промпта support/greeting с более дружелюбным тоном, но метку production пока не переноси.»

FAQ

Работает ли с Claude Code так же как с Claude Desktop? Да, оба указывайте на https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID.

Следующие шаги

• Страница коннектора
• Подключить к ChatGPT
• Подключить к Cursor
• Подключить к Gemini
• Подключить к Meta Muse
• Подключить к Microsoft Copilot