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MCP Server · 运维云端

Arize MCP

Arize AX MCP服务器是一个用于访问Arize AX数据、查询跟踪、管理数据集和运行实验的工具,支持通过Claude Code进行集成和操作。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 14
数据管理PythonClaude

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作者 / 组织
exiao
提供方
exiao
运行时
Python

工具数量

14

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资源数量

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1 个

MCP World

选型结论

Arize MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 14 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python test_credentials.py

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "arize-mcp": {
      "command": "python",
      "args": [
        "test_credentials.py"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 14 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Arize AX MCP服务器

MCP服务器,用于访问Arize AX数据、查询跟踪、管理数据集以及从Claude Code运行实验。

特性

  • 数据集:列出、创建和管理实验数据集
  • 实验:列出实验并查看结果
  • 痕迹:使用SQL风格的查询导出和筛选跟踪/跨度
  • 分析:分析错误、延迟分布和跟踪统计信息

快速开始

1.获取Arize证书

  1. API密钥首选 Arize AX >空间设置>API密钥>生成密钥
  2. 空间ID:在您的干旱空间设置中找到

2.配置克劳德代码

运行以下命令将服务器添加到Claude Code:

claude mcp add arize \
  --transport stdio \
  -e ARIZE_API_KEY= \
  -e ARIZE_SPACE_ID= \
  -- uvx --from git+https://github.com/exiao/arize-mcp.git arize-mcp

就是这样!无需克隆或手动安装。

Alternative: Manual JSON configuration

添加到您的Claude Code MCP设置中(~/.claude/settings.json 或项目设置):

{
  "mcpServers": {
    "arize": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--from", "git+https://github.com/exiao/arize-mcp.git", "arize-mcp"],
      "env": {
        "ARIZE_API_KEY": "",
        "ARIZE_SPACE_ID": ""
      }
    }
  }
}

Alternative: Install from source

如果要修改服务器或从本地副本运行:

git clone https://github.com/exiao/arize-mcp.git
cd arize-mcp
uv pip install -e .

然后配置Claude代码:

{
  "mcpServers": {
    "arize": {
      "command": "arize-mcp",
      "env": {
        "ARIZE_API_KEY": "",
        "ARIZE_SPACE_ID": ""
      }
    }
  }
}

4.在克劳德代码中使用

配置后,您可以向Claude Code提出以下问题:

"List my Arize projects"
"Export traces from bloom_prod for the last 7 days"
"Show me errors in my-project"
"What's the p95 latency for LLM spans?"
"Create a dataset called 'evaluation-set'"

可用工具

项目和架构

工具说明
list_projects列出Arize空间中的所有项目
get_model_schema获取跟踪模式(span属性、evals、注释)

痕迹和跨度

工具说明
export_traces使用时间范围和列过滤器导出跟踪
get_trace获取特定跟踪ID的所有跨度
filter_spans按种类、错误或自定义WHERE子句筛选跨度

数据集

工具说明
list_datasets列出所有数据集
get_dataset获取数据集内容和示例
create_dataset创建新数据集
delete_dataset删除数据集

实验

工具说明
list_experiments列出所有实验
get_experiment获取实验结果并运行

分析

工具说明
analyze_errors用模式总结错误
analyze_latency延迟统计数据(p50、p90、p95、p99)
get_trace_statistics按跨度类型和状态汇总统计数据

示例用法

导出和分析痕迹

User: "Export traces from bloom_prod for the last 24 hours"

Claude: I'll export the traces from your bloom_prod project.
[Calls export_traces with project_name="bloom_prod", days=1]

Found 1,607 spans. Here's a summary:
- 1,450 LLM Generation spans
- 157 Chain spans
- Average latency: 245ms

调查错误

User: "Show me errors in bloom_prod from the last week"

Claude: I'll analyze errors in your project.
[Calls analyze_errors with project_name="bloom_prod", days=7]

Found 23 errors:
- "Rate limit exceeded" (15 occurrences)
- "Context length exceeded" (5 occurrences)
- "Invalid response format" (3 occurrences)

过滤器特定跨度

User: "Find spans where token count > 1000"

Claude: I'll filter spans with high token usage.
[Calls filter_spans with where="attributes.llm.token_count.total > 1000"]

Found 45 spans with token count > 1000...

配置选项

环境变量

变量必填描述
ARIZE_API_KEY是Arize AX的API密钥
ARIZE_SPACE_ID是来自Arize URL的空间ID

API权限

不同的功能需要不同的API权限:

功能需要权限
数据集和实验数据集访问
项目和架构开发人员权限
跟踪导出导出权限

如果出现权限错误,请在Arize AX>空间设置>API密钥中生成具有所需权限的新服务密钥。

测试您的设置

运行凭据测试脚本:

export ARIZE_API_KEY="your-api-key"
export ARIZE_SPACE_ID="your-space-id"
python test_credentials.py

这将测试每个API端点,并显示哪些端点使用API密钥。

故障排除

“身份验证失败”或“无法验证API密钥”

  • 验证您的API密钥是否正确且未过期
  • 生成具有导出权限的新服务密钥
  • 确保空间ID与API密钥的组织相匹配

“用户没有开发人员权限”

  • 您的API密钥需要GraphQL查询的开发人员权限
  • 请联系您的Arize管理员或生成具有开发人员访问权限的新密钥

“模型不存在”

  • 检查项目名称是否完全匹配(区分大小写)
  • 使用 list_projects 查看可用的项目名称

发展

# Install with dev dependencies
uv pip install -e ".[dev]"

# Run tests
uv run pytest

# Run tests with coverage
uv run pytest --cov=arize_mcp --cov-report=term-missing

# Test the server locally
fastmcp dev src/arize_mcp/server.py

测试

测试套件位于 tests/ 目录,并将pytest与mock一起使用,以避免需要真正的API凭据。

测试结构

tests/
├── conftest.py           # Shared fixtures (mock clients, sample data)
├── test_config.py        # Config validation tests
├── test_server.py        # Server initialization tests
├── test_tools_models.py  # Project/model tool tests
├── test_tools_traces.py  # Trace export/filter tool tests
├── test_tools_datasets.py # Dataset/experiment tool tests
└── test_tools_analysis.py # Analysis tool tests

运行测试

# Run all tests
uv run pytest

# Run specific test file
uv run pytest tests/test_config.py

# Run specific test class
uv run pytest tests/test_tools_traces.py::TestExportTraces

# Run with verbose output
uv run pytest -v

# Run with coverage report
uv run pytest --cov=arize_mcp --cov-report=html

集成测试

对于具有真实API证书的集成测试:

export ARIZE_API_KEY="your-api-key"
export ARIZE_SPACE_ID="your-space-id"
python test_credentials.py

技术细节

此MCP服务器使用:

  • Arize SDK v8 (beta)用于通过Flight协议导出跟踪
  • REST API v2 用于数据集和实验
  • GraphQL API 用于项目列表和模式查询
  • 快速MCP 用于MCP服务器实现

工具与能力

工具数量

14

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

数据管理Python本地部署实验运行跟踪分析ArizeAX集成

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 14 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Arize MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python test_credentials.py,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Arize MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Arize MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Arize MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Arize MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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