Langfuse MCP Java

廊坊MCP服务器——Java/Spring AI

一个生产级MCP服务器，将任何兼容MCP的AI代理连接到您的Langfuse可观察性数据。\ 查询跟踪、调试错误、检查会话、管理提示、运行评估、注释数据和配置模型——所有这些都是通过自然语言完成的。

运输： 端口8080上的流式HTTP，与Cursor、Claude Desktop、VS Code/GitHub Copilot以及任何支持HTTP传输的MCP客户端兼容。

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为什么是这个服务器？

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先决条件

• Java 21 或更高版本
• Maven 3.9+ （或使用Docker构建——不需要本地Maven）
• A. 廊坊 具有API密钥对的帐户(public-key + secret-key)

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快速开始

# 1. Build
mvn clean package -DskipTests

# 2. Set credentials
export LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-...
export LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-...
export LANGFUSE_HOST=https://cloud.langfuse.com

# 3. Run (Streamable HTTP transport — port 8080)
java -jar target/langfuse-mcp-1.0.0.jar

# 4. Verify
curl http://localhost:8080/actuator/health

# 5. Inspect all tools
npx @modelcontextprotocol/inspector http://localhost:8080/mcp

从获取凭据 朗富士云 → 设置→ API密钥。\ 自助式廊坊？集 LANGFUSE_HOST 到您的实例URL。

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配置

所有配置均由环境变量驱动（或 application.yml 用于本地覆盖）。

尾随斜线处理

LANGFUSE_HOST 可以指定带有或不带有尾随斜线——服务器会自动对其进行标准化。

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客户端配置

光标(.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

克劳德桌面(claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

在macOS上： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

VS代码/GitHub副本

URL模式：

{
  "github.copilot.chat.mcp.servers": {
    "langfuse": {
      "url": "http://localhost:8080/mcp"
    }
  }
}

命令模式 （仅限stdio客户端）：

{
  "github.copilot.chat.mcp.servers": {
    "langfuse": {
      "command": "java",
      "args": ["-jar", "/absolute/path/to/langfuse-mcp-1.0.0.jar"],
      "env": {
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "pk-lf-...",
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "sk-lf-...",
        "LANGFUSE_HOST": "https://cloud.langfuse.com"
      }
    }
  }
}

注： MCP端点为 /mcp （可流式传输HTTP）。传统的苏格兰和南方能源公司 /sse 此服务器未使用终结点。

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码头工人

这 Dockerfile 是一个多阶段构建：它在Docker中编译Spring Boot jar，并在端口上运行MCP服务器 8080不需要本地安装Maven。

# Build image (compiles inside Docker)
docker build -t langfuse-mcp:latest .

# Run
docker run --rm -p 8080:8080 \
  -e LANGFUSE_PUBLIC_KEY=pk-lf-... \
  -e LANGFUSE_SECRET_KEY=sk-lf-... \
  -e LANGFUSE_HOST=https://cloud.langfuse.com \
  langfuse-mcp:latest

容器启动后：

Langfuse在同一主机上的另一个容器中运行：

-e LANGFUSE_HOST=http://host.docker.internal:3000

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工具参考（共55个）

每个工具都返回一致的 ApiResponse 信封：

{ "success": true,  "data": { ... }, "timestamp": "2025-01-15T10:30:00Z" }
{ "success": false, "errorCode": "TRACE_NOT_FOUND", "errorMessage": "...", "timestamp": "..." }

分页列表响应将其项目包装在一个 PagedResponse:

{
  "data": [ ... ],
  "meta": { "page": 1, "limit": 20, "totalItems": 142, "totalPages": 8 }
}

分页是基于1的(page 默认为 1). limit 默认为 20 并且上限为 100 如有注明。要浏览结果，请递增 page 同时保持 limit 固定的。

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痕迹（8个工具）

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会话（3个工具）

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提示（5个工具）

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数据集（7个工具）

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数据集运行（5个工具）

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指标（1个工具）

此工具接受单个必需参数 query 其必须是与度量API模式匹配的JSON串行化字符串。示例（将这些作为单个JSON字符串传递）：

• 过去7天的总成本：

{“视图”：“跟踪”，“指标”：\[{“度量”：“总成本”，“聚合”：“总和”}\]，“来自时间戳”：“2026-03-18T00:00:00Z”，“到时间戳”:“2026-03-25T23:59:59Z”}

• 本周每日成本趋势：

{“视图”：“跟踪”，“指标”：\[{“度量”：“总成本”，“聚合”：“总和”}，{“度量值”：“计数”，“聚集”：“计数值”}\]，“时间维度”：{“粒度”：“天”}，“从时间戳”：“2026-03-18T00:00:00Z”，“到时间戳”:“2026-03-25T23:59:59Z”}

• 按型号列出的成本：

{“view”：“observation”，“dimensions”：\[{“field”：“providedModelName”}\]，“metrics”：\[｛“measures”：“totalCost”，“aggregation”：“sum”}，{“measure”：“totalTokens”，“聚合”：“summ”}\]

• 特定用户的成本：

{“view”：“traces”，“metrics”：\[{“measure”：“totalCost”，“aggregation”：“sum”\]，“filters”：\](https://opensource.org/licenses/MIT)