Spanlens MCP
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Query Spanlens LLM observability from Cursor, Claude Desktop, or Continue via MCP.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiGanz neu↓ 59/Wo. · ★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
- Das musst du eintragen: SPANLENS_API_KEY
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Das trägst du selbst ein:
SPANLENS_API_KEY,SPANLENS_BASE_URL
Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"spanlens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@spanlens/mcp-server"
],
"env": {
"SPANLENS_API_KEY": "your-value",
"SPANLENS_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add spanlens --env SPANLENS_API_KEY=your-value --env SPANLENS_BASE_URL=your-value -- npx -y @spanlens/mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"spanlens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@spanlens/mcp-server"
],
"env": {
"SPANLENS_API_KEY": "your-value",
"SPANLENS_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"spanlens": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@spanlens/mcp-server"
],
"env": {
"SPANLENS_API_KEY": "your-value",
"SPANLENS_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Werte, die du selbst einträgst
- Spanlens API key. Must be a scope=public key (sl_live_pub_*) issued from the Public Keys card at https://spanlens.io/projects — the server refuses to start with a full-access sl_live_* key.
SPANLENS_BASE_URLenvOverride the API endpoint for self-hosted Spanlens. Default: https://api.spanlens.io
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 9. Nov. 2026
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto spanlens bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 5730 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 49 % der anderen 5730 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5730 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Spanlens MCP sicher?
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Das musst du eintragen: SPANLENS_API_KEY
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.3.0) kam vor 41 Tagen in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
Alternativen
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
README vom Entwickler
README öffnen
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
@spanlens/mcp-server
Query your LLM observability data from inside Cursor, Continue, or Claude Desktop. Powered by Spanlens.
Ask your IDE's agent things like _"what's my OpenAI spend this week?"_, _"any cost anomalies?"_, or _"show me the most expensive trace today"_ — and get real answers from your Spanlens workspace through the Model Context Protocol.
30-second setup
1. Issue a public-scope Spanlens key
Public-scope keys (sl_live_pub_*) are read-only — they can query your dashboard data but cannot trigger LLM proxy spend. This server refuses to start with a full-access key because the credential will live in a plaintext config file in your IDE.
Create one at [spanlens.io/projects](https://spanlens.io/projects) → the Public Keys card at the top → + New public key. Copy the sl_live_pub_… value when it's shown.
2. Add the server to your IDE
Cursor — ~/.cursor/mcp.json (or workspace .cursor/mcp.json )
{
"mcpServers": { "spanlens": { "command": "npx", "args": ["-y", "@spanlens/mcp-server"], "env": { "SPANLENS_API_KEY": "sl_live_pub_..." } } } }
Claude Desktop — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)
{
"mcpServers": { "spanlens": { "command": "npx", "args": ["-y", "@spanlens/mcp-server"], "env": { "SPANLENS_API_KEY": "sl_live_pub_..." } } } }
Continue — ~/.continue/config.yaml
mcpServers:
- name: spanlens command: npx args: ['-y', '@spanlens/mcp-server'] env: SPANLENS_API_KEY: sl_live_pub_...
3. Reload your IDE and start asking
The agent will discover seven tools and use them automatically when relevant.
What you can ask
| Question | Tool called |
|---|---|
| "How much have we spent on LLMs this week?" | get_stats |
| "Break down cost by model for the last 30 days" | get_stats(groupBy=model) |
| "Which provider is costing us the most this week?" | get_stats(groupBy=provider) |
| "Any cost or latency anomalies?" | get_anomalies |
| "Show me the 10 most recent error calls on gpt-4o" | query_requests |
| "List my recent agent runs" | list_traces |
"Walk me through trace abc123…" | get_trace |
| "What models could we swap to save money?" | get_savings |
| "Which end-user is driving the most spend?" | get_user_analytics |
Available tools
| Tool | What it returns |
|---|---|
get_stats | Aggregate cost, request count, token usage, latency, error rate. Optional groupBy for a breakdown of cost, requests, latency and error rate: model returns one row per provider and model pair, and provider rolls those rows up into one row per provider, with latency and error rate weighted by request count. |
query_requests | Individual LLM requests with cost, latency, model, error message. Filter by model, provider, status, userId, since, limit. |
list_traces | Agent trace summaries (name, status, duration, span count, total tokens, total cost) for discovering trace IDs. Filter by limit, status, since, query. Pair with get_trace for the full span tree. |
get_trace | Full agent span tree for a trace ID — every LLM/tool/retrieval span with timing, tokens, cost. |
get_anomalies | Cost / latency / error-rate anomalies the platform has detected. Optional since (observation window) and sigma (sensitivity). |
get_savings | Model-swap recommendations with projected monthly savings and adoption status. |
get_user_analytics | Per-end-user usage breakdown — total cost, request count, models touched, recent calls. |
Safety
This server is designed for the IDE-config use case, where the credential sits in a plaintext file that's easy to leak (dotfile sync, screen shares, accidental commits). Two defenses:
- Public-scope keys only. The server boots, calls
/api/v1/me/key-infoagainst your workspace, and verifies the key hasscope=public. If you accidentally paste a full-accesssl_live_*key, the server refuses to start with a clear error pointing at the correct key type. - Read-only at the API layer. Even if a public key leaks, it cannot call
/proxy/*or/ingest/*— the Spanlens server enforces this with a 403 +PUBLIC_KEY_WRITE_FORBIDDENcode. The blast radius of a leak is "competitor sees my usage stats", not "competitor runs up my OpenAI bill".
Configuration
| Environment variable | Default | Notes |
|---|---|---|
SPANLENS_API_KEY | _required_ | A sl_live_pub_* key from the Public Keys card on /projects. The server refuses to start without one, and refuses to start with a sl_live_* (full) key. |
SPANLENS_BASE_URL | https://api.spanlens.io | Override for self-hosted Spanlens. Trailing slashes are normalised. |
SPANLENS_TIMEOUT_MS | 30000 | How long each API call may take, in milliseconds, before it fails with a timeout error. Applies to the startup key check and to every tool call. Accepts a whole number from 1 to 600000. Any other value stops the server at startup with an error that names the variable. |
Self-hosted Spanlens
{
"mcpServers": { "spanlens": { "command": "npx", "args": ["-y", "@spanlens/mcp-server"], "env": { "SPANLENS_API_KEY": "sl_live_pub_...", "SPANLENS_BASE_URL": "https://spanlens.your-company.com" } } } }
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