🔎 Langfuse MCP: от сбоя агента к конкретному вызову

🔎 Langfuse MCP: от сбоя агента к конкретному вызову
Полезный инструмент · проверено 26 октября 2026
Для команд, которые уже записывают работу AI-приложений в Langfuse: сторонний MCP-сервер avivsinai/langfuse-mcp позволяет разбирать эти записи из Claude Code и Codex CLI. В комплекте — навык с последовательностями расследования.
Пример входа: «найди ошибки за сутки и объясни медленную сессию». Агент может сгруппировать записи ERROR, выбрать trace ID и получить входы, ответы, время и сохранённые детали сбоя конкретного вызова. Не нужно сразу отправлять ему весь журнал: есть краткие ответы и выбор групп инструментов.
Старт — проект Langfuse с уже настроенной записью событий, его API-ключи и адрес сервера, затем подключение MCP и навыка по инструкции. Для диагностики предусмотрен read-only: инструменты изменения данных отключаются. При облачной модели прочитанные записи получает её провайдер; выгрузка полного JSON сохраняет данные на диск.
Версия 0.14.0 вышла 25 октября. Нужны Python 3.10+, uv и Langfuse SDK 4.13.1–5.x; для SDK 5 — Python 3.11+ и Cloud либо Langfuse 4.59+. Матрица CI — Ubuntu; Windows и macOS ею не подтверждены. Минимум RAM не указан.
Код — MIT, коммерческое использование допускается с сохранением уведомлений. Langfuse Cloud Hobby: бесплатно 50 тыс. единиц в месяц, 2 пользователя, доступ к истории 30 дней. Единицы — записи трасс, отдельных шагов и оценок, не запросы к модели. Модель и собственный сервер оплачиваются отдельно.
Это разбор существующего инструмента: он читает записанные события, а не автоматически записывает все чаты. ERROR означает уровень записи, не доказанную причину сбоя. Работу мы не тестировали.
Источник · Подключение · Лицензия · Тарифы
Обложка репозитория: avivsinai / GitHub
#ПолезныйИнструмент #Codex #ClaudeCode #MCP