Tracehub MCP

Name: Tracehub MCP
Author: mcpsmiths

제작자: mcpsmiths버전 0.13.1i★ 1i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.mcpsmiths/tracehub-mcp

설치 방법

What it does

Query OTel traces across Jaeger, Tempo, Traceloop, Datadog, Sentry, X-Ray, New Relic, Honeycomb.

Connects 내 컴퓨터에서 실행
Account or key Needs BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY · 7 settings to fill in (BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG)
Category 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 14일

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

Claude웹 · 앱 · 모바일ChatGPT웹Claude Code터미널Cursor코드 에디터VS Code코드 에디터기타다른 앱

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

Tracehub MCP 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 설정 7개 입력 필요 (BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude에 MCP server Tracehub MCP을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "tracehub": { "command": "uvx", "args": [ "tracehub-mcp" ], "env": { "BACKEND_TYPE": "jaeger", "BACKEND_URL": "your-value", "BACKEND_API_KEY": "your-value", "BACKEND_AWS_REGION": "your-value", "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value", "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value", "BACKEND_APP_KEY": "your-value", "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value", "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY, BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Tracehub MCP의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요
완료
3
설정 7개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- BACKEND_TYPE Which observability backend to query. · 기본값 jaeger
- BACKEND_URL Backend API endpoint, e.g. http://localhost:16686 for Jaeger, https://api.datadoghq.com for Datadog, https://api.newrelic.com/graphql for New Relic, or https://api.honeycomb.io for Honeycomb. For the…
- BACKEND_AWS_REGION AWS region, e.g. us-east-1. Required for the X-Ray backend only - X-Ray authenticates via boto3's standard AWS credential chain, not BACKEND_API_KEY.
- BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID New Relic account ID, required for the New Relic backend only - NerdGraph queries are user-scoped, not account-scoped, so this identifies which account's data to read.
- BACKEND_HONEYCOMB_DATASET Honeycomb dataset slug, required for the Honeycomb backend only - the Query Data API is dataset-scoped.
- BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID Grafana Cloud stack/instance ID, used with BACKEND_API_KEY for Basic Auth (Tempo backend only, required for Grafana Cloud-hosted Tempo, not needed for self-hosted Tempo).
- BACKEND_SENTRY_ORG Sentry organization slug, required for the Sentry backend only.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
완료

이 설정을 붙여 넣고 저장

{
  "mcpServers": {
    "tracehub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tracehub-mcp"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "your-value",
        "BACKEND_API_KEY": "your-value",
        "BACKEND_AWS_REGION": "your-value",
        "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value",
        "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value",
        "BACKEND_APP_KEY": "your-value",
        "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value",
        "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value"
      }
    }
  }
}

키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

완료

Claude를 끄고 다시 열기
완료
해 보기
Tracehub MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Claude가 Tracehub MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tracehub MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 12개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

BACKEND_SENTRY_PROJECT Sentry project slug, optional for the Sentry backend - narrows queries to one project.
BACKEND_ENVIRONMENTS Comma-separated environments for the Traceloop backend only. · 기본값 prd
BACKEND_TIMEOUT Request timeout in seconds. · 기본값 30
BACKEND_MAX_RESPONSE_BYTES Ceiling on the decoded size of any single backend response, in bytes (1 to 1073741824). An oversized body is refused before it is buffered or parsed. · 기본값 67108864
LOG_LEVEL Logging level. · 기본값 INFO
MAX_TRACES_PER_QUERY Maximum traces validated per query (1-1000). · 기본값 500
SLOW_REQUEST_THRESHOLD_MS Logs a WARNING for any backend request slower than this, independent of LOG_LEVEL. Unset disables slow-request logging.
QUERY_CACHE_TTL_SECONDS Cache backend query results for this many seconds with in-flight request coalescing; finite, > 0 and at most 86400 (one day). Unset disables the cache.
QUERY_CACHE_MAX_ENTRIES Upper bound on the number of cached query results held at once (1-100000); the least-recently-used entry is evicted first. · 기본값 1024
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT Enables opt-in OTel self-instrumentation of tool calls when set. Unset means zero overhead - no TracerProvider is configured and no middleware is registered.
OTEL_SERVICE_NAME Service name reported in self-instrumentation spans, only used when OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT is set. · 기본값 tracehub-mcp
MCP_INCLUDE_ARGS_IN_SPANS Include tool call arguments/results as OTel span attributes when self-instrumentation is enabled. Off by default since they may contain sensitive data. · 기본값 false

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 Tracehub MCP에 연결할 수 없어요

Tracehub MCP는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · Tracehub MCP에 연결되는 앱 쓰기

Claude 단계 보기 →Tracehub MCP 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 설정 7개 입력 필요 (BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
Claude Code 단계 보기 →Tracehub MCP 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 설정 7개 입력 필요 (BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Cursor 단계 보기 →Tracehub MCP 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 설정 7개 입력 필요 (BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
VS Code 단계 보기 →Tracehub MCP 키가 필요해요 (제작자 사이트에서 만들기) · 설정 7개 입력 필요 (BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG) · 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Sentry✓ ChatGPT
Compiler Explorer✓ ChatGPT
GitDiagram✓ ChatGPT

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Claude Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Claude Code에 MCP server Tracehub MCP을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): claude mcp add --scope user tracehub --env BACKEND_TYPE=jaeger --env BACKEND_URL=your-value --env BACKEND_API_KEY=your-value --env BACKEND_AWS_REGION=your-value --env BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID=your-value --env BACKEND_HONEYCOMB_DATASET=your-value --env BACKEND_APP_KEY=your-value --env BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID=your-value --env BACKEND_SENTRY_ORG=your-value -- uvx tracehub-mcp 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY, BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Tracehub MCP의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요
완료
3
설정 7개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- BACKEND_TYPE Which observability backend to query. · 기본값 jaeger
- BACKEND_URL Backend API endpoint, e.g. http://localhost:16686 for Jaeger, https://api.datadoghq.com for Datadog, https://api.newrelic.com/graphql for New Relic, or https://api.honeycomb.io for Honeycomb. For the…
- BACKEND_AWS_REGION AWS region, e.g. us-east-1. Required for the X-Ray backend only - X-Ray authenticates via boto3's standard AWS credential chain, not BACKEND_API_KEY.
- BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID New Relic account ID, required for the New Relic backend only - NerdGraph queries are user-scoped, not account-scoped, so this identifies which account's data to read.
- BACKEND_HONEYCOMB_DATASET Honeycomb dataset slug, required for the Honeycomb backend only - the Query Data API is dataset-scoped.
- BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID Grafana Cloud stack/instance ID, used with BACKEND_API_KEY for Basic Auth (Tempo backend only, required for Grafana Cloud-hosted Tempo, not needed for self-hosted Tempo).
- BACKEND_SENTRY_ORG Sentry organization slug, required for the Sentry backend only.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
완료

이 명령을 붙여 넣고 Enter

claude mcp add --scope user tracehub --env BACKEND_TYPE=jaeger --env BACKEND_URL=your-value --env BACKEND_API_KEY=your-value --env BACKEND_AWS_REGION=your-value --env BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID=your-value --env BACKEND_HONEYCOMB_DATASET=your-value --env BACKEND_APP_KEY=your-value --env BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID=your-value --env BACKEND_SENTRY_ORG=your-value -- uvx tracehub-mcp

Enter 전에 “your-value”를 내 키로 바꾸세요

키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요

완료

Claude Code에서 /mcp 입력
Tracehub MCP이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
완료
해 보기
Tracehub MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Claude Code가 Tracehub MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tracehub MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 12개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

BACKEND_SENTRY_PROJECT Sentry project slug, optional for the Sentry backend - narrows queries to one project.
BACKEND_ENVIRONMENTS Comma-separated environments for the Traceloop backend only. · 기본값 prd
BACKEND_TIMEOUT Request timeout in seconds. · 기본값 30
BACKEND_MAX_RESPONSE_BYTES Ceiling on the decoded size of any single backend response, in bytes (1 to 1073741824). An oversized body is refused before it is buffered or parsed. · 기본값 67108864
LOG_LEVEL Logging level. · 기본값 INFO
MAX_TRACES_PER_QUERY Maximum traces validated per query (1-1000). · 기본값 500
SLOW_REQUEST_THRESHOLD_MS Logs a WARNING for any backend request slower than this, independent of LOG_LEVEL. Unset disables slow-request logging.
QUERY_CACHE_TTL_SECONDS Cache backend query results for this many seconds with in-flight request coalescing; finite, > 0 and at most 86400 (one day). Unset disables the cache.
QUERY_CACHE_MAX_ENTRIES Upper bound on the number of cached query results held at once (1-100000); the least-recently-used entry is evicted first. · 기본값 1024
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT Enables opt-in OTel self-instrumentation of tool calls when set. Unset means zero overhead - no TracerProvider is configured and no middleware is registered.
OTEL_SERVICE_NAME Service name reported in self-instrumentation spans, only used when OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT is set. · 기본값 tracehub-mcp
MCP_INCLUDE_ARGS_IN_SPANS Include tool call arguments/results as OTel span attributes when self-instrumentation is enabled. Off by default since they may contain sensitive data. · 기본값 false

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 Cursor 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 Cursor에 MCP server Tracehub MCP을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "mcpServers": { "tracehub": { "command": "uvx", "args": [ "tracehub-mcp" ], "env": { "BACKEND_TYPE": "jaeger", "BACKEND_URL": "your-value", "BACKEND_API_KEY": "your-value", "BACKEND_AWS_REGION": "your-value", "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value", "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value", "BACKEND_APP_KEY": "your-value", "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value", "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY, BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Tracehub MCP의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요
완료
3
설정 7개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- BACKEND_TYPE Which observability backend to query. · 기본값 jaeger
- BACKEND_URL Backend API endpoint, e.g. http://localhost:16686 for Jaeger, https://api.datadoghq.com for Datadog, https://api.newrelic.com/graphql for New Relic, or https://api.honeycomb.io for Honeycomb. For the…
- BACKEND_AWS_REGION AWS region, e.g. us-east-1. Required for the X-Ray backend only - X-Ray authenticates via boto3's standard AWS credential chain, not BACKEND_API_KEY.
- BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID New Relic account ID, required for the New Relic backend only - NerdGraph queries are user-scoped, not account-scoped, so this identifies which account's data to read.
- BACKEND_HONEYCOMB_DATASET Honeycomb dataset slug, required for the Honeycomb backend only - the Query Data API is dataset-scoped.
- BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID Grafana Cloud stack/instance ID, used with BACKEND_API_KEY for Basic Auth (Tempo backend only, required for Grafana Cloud-hosted Tempo, not needed for self-hosted Tempo).
- BACKEND_SENTRY_ORG Sentry organization slug, required for the Sentry backend only.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
이 버튼으로 Cursor 열기
Cursor에서 열기
Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요
완료
키 입력
Tracehub MCP 설정에서 BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY, BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
완료
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
완료
해 보기
Tracehub MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ Cursor가 Tracehub MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tracehub MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 12개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

BACKEND_SENTRY_PROJECT Sentry project slug, optional for the Sentry backend - narrows queries to one project.
BACKEND_ENVIRONMENTS Comma-separated environments for the Traceloop backend only. · 기본값 prd
BACKEND_TIMEOUT Request timeout in seconds. · 기본값 30
BACKEND_MAX_RESPONSE_BYTES Ceiling on the decoded size of any single backend response, in bytes (1 to 1073741824). An oversized body is refused before it is buffered or parsed. · 기본값 67108864
LOG_LEVEL Logging level. · 기본값 INFO
MAX_TRACES_PER_QUERY Maximum traces validated per query (1-1000). · 기본값 500
SLOW_REQUEST_THRESHOLD_MS Logs a WARNING for any backend request slower than this, independent of LOG_LEVEL. Unset disables slow-request logging.
QUERY_CACHE_TTL_SECONDS Cache backend query results for this many seconds with in-flight request coalescing; finite, > 0 and at most 86400 (one day). Unset disables the cache.
QUERY_CACHE_MAX_ENTRIES Upper bound on the number of cached query results held at once (1-100000); the least-recently-used entry is evicted first. · 기본값 1024
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT Enables opt-in OTel self-instrumentation of tool calls when set. Unset means zero overhead - no TracerProvider is configured and no middleware is registered.
OTEL_SERVICE_NAME Service name reported in self-instrumentation spans, only used when OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT is set. · 기본값 tracehub-mcp
MCP_INCLUDE_ARGS_IN_SPANS Include tool call arguments/results as OTel span attributes when self-instrumentation is enabled. Off by default since they may contain sensitive data. · 기본값 false

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

AI에게 설치 맡기기

이 메시지를 VS Code 채팅에 붙여 넣으세요. AI가 컴퓨터를 확인하고 어떤 파일을 바꿀지 알려 준 뒤 매번 동의를 기다립니다.

이 컴퓨터의 VS Code에 MCP server Tracehub MCP을 설치해 주세요. 순서대로: 1) uv --version로 uv가 있는지 확인. 없으면 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/에서 설치하라고 알려 주고 직접 설치하지 마세요. 2) 이 설정만 사용하세요(PopNx MCP 확인 완료): { "servers": { "tracehub": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "tracehub-mcp" ], "env": { "BACKEND_TYPE": "jaeger", "BACKEND_URL": "your-value", "BACKEND_API_KEY": "your-value", "BACKEND_AWS_REGION": "your-value", "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value", "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value", "BACKEND_APP_KEY": "your-value", "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value", "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value" } } } } 3) 바꿀 파일의 전체 경로나 실행할 명령을 알려 주고 제 동의를 기다리세요. 4) BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY, BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG에는 "your-value"를 그대로 두고, 실제 값은 제가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣도록 안내하세요. 채팅에 키를 입력하라고 하지 마세요. 5) 합의한 대로 실행한 뒤 Tracehub MCP의 도구가 실제로 보이는지 확인하세요.

이 메시지에는 키가 없습니다. 키가 필요하면 AI가 파일이나 앱 입력란에 직접 붙여 넣으라고 안내합니다.

1
uv 설치 (아직 없다면)
이미 설치했나요? 먼저 확인 · 터미널을 열고 이 명령을 입력한 뒤 Enter
uv --version
- 버전 번호(예: uv …)가 나오면 설치된 것입니다. 이 단계는 건너뛰세요
- "command not found"(Windows는 "is not recognized")가 나오면 아직 설치하지 않았거나, 방금 설치해서 터미널을 닫았다가 다시 열어야 합니다
터미널 여는 법
Mac: ⌘ + Space를 누르고 Terminal 입력 후 Enter
Windows: 시작 메뉴를 열고 Windows PowerShell 입력 후 "열기"
아직 설치하지 않았다면: uv에는 클릭형 설치 파일이 없습니다. uv 공식 페이지에서 내 시스템(macOS 또는 Windows)용 한 줄 명령을 복사해 터미널에 붙여 넣으세요 · Python을 따로 설치할 필요 없이 uv가 필요할 때 자동으로 내려받습니다
uv 다운로드 페이지 열기 ↗
설치가 끝나면 터미널을 닫았다가 다시 열고 같은 명령을 실행하세요. 버전 번호가 나와야 합니다: uv --version
한 번 설치하면 uv가 필요한 모든 도구에서 쓸 수 있습니다
완료
Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기
제작자 사이트에서 가입하고 다음 단계에 쓸 API 키를 만드세요. 요금과 무료 요금제는 제작자 사이트에서 확인하세요.
키 받는 방법은 아래 제작자 README에 있어요
완료
3
설정 7개 입력
이것은 프로그램 설정이며 키가 아닙니다. 가입할 필요 없이 제작자 설명대로 입력하세요.
- BACKEND_TYPE Which observability backend to query. · 기본값 jaeger
- BACKEND_URL Backend API endpoint, e.g. http://localhost:16686 for Jaeger, https://api.datadoghq.com for Datadog, https://api.newrelic.com/graphql for New Relic, or https://api.honeycomb.io for Honeycomb. For the…
- BACKEND_AWS_REGION AWS region, e.g. us-east-1. Required for the X-Ray backend only - X-Ray authenticates via boto3's standard AWS credential chain, not BACKEND_API_KEY.
- BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID New Relic account ID, required for the New Relic backend only - NerdGraph queries are user-scoped, not account-scoped, so this identifies which account's data to read.
- BACKEND_HONEYCOMB_DATASET Honeycomb dataset slug, required for the Honeycomb backend only - the Query Data API is dataset-scoped.
- BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID Grafana Cloud stack/instance ID, used with BACKEND_API_KEY for Basic Auth (Tempo backend only, required for Grafana Cloud-hosted Tempo, not needed for self-hosted Tempo).
- BACKEND_SENTRY_ORG Sentry organization slug, required for the Sentry backend only.
설명은 아직 영어 원문입니다.
완료
이 버튼으로 VS Code 열기
VS Code에서 열기
VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요
완료
키 입력
Tracehub MCP 설정에서 BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY, BACKEND_TYPE, BACKEND_URL, BACKEND_AWS_REGION, BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID, BACKEND_HONEYCOMB_DATASET, BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID, BACKEND_SENTRY_ORG가 비어 있어요. 내 키를 넣고 저장하세요
키는 앱 입력란에만 붙여 넣고, 채팅에 붙이거나 다른 사람에게 보내지 마세요
완료
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
완료
해 보기
Tracehub MCP을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐
✓ VS Code가 Tracehub MCP을 쓰고 있다고 하거나 답에 Tracehub MCP 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

추가 설정 12개 (입력하지 않아도 사용 가능)

위 명령은 이 값들 없이도 동작합니다. 바꾸고 싶을 때만 제작자 설명대로 추가하세요.

BACKEND_SENTRY_PROJECT Sentry project slug, optional for the Sentry backend - narrows queries to one project.
BACKEND_ENVIRONMENTS Comma-separated environments for the Traceloop backend only. · 기본값 prd
BACKEND_TIMEOUT Request timeout in seconds. · 기본값 30
BACKEND_MAX_RESPONSE_BYTES Ceiling on the decoded size of any single backend response, in bytes (1 to 1073741824). An oversized body is refused before it is buffered or parsed. · 기본값 67108864
LOG_LEVEL Logging level. · 기본값 INFO
MAX_TRACES_PER_QUERY Maximum traces validated per query (1-1000). · 기본값 500
SLOW_REQUEST_THRESHOLD_MS Logs a WARNING for any backend request slower than this, independent of LOG_LEVEL. Unset disables slow-request logging.
QUERY_CACHE_TTL_SECONDS Cache backend query results for this many seconds with in-flight request coalescing; finite, > 0 and at most 86400 (one day). Unset disables the cache.
QUERY_CACHE_MAX_ENTRIES Upper bound on the number of cached query results held at once (1-100000); the least-recently-used entry is evicted first. · 기본값 1024
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT Enables opt-in OTel self-instrumentation of tool calls when set. Unset means zero overhead - no TracerProvider is configured and no middleware is registered.
OTEL_SERVICE_NAME Service name reported in self-instrumentation spans, only used when OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT is set. · 기본값 tracehub-mcp
MCP_INCLUDE_ARGS_IN_SPANS Include tool call arguments/results as OTel span attributes when self-instrumentation is enabled. Off by default since they may contain sensitive data. · 기본값 false

설명은 아직 영어 원문입니다.

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? Tracehub MCP을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →

개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add --scope user tracehub --env BACKEND_TYPE=jaeger --env BACKEND_URL=your-value --env BACKEND_API_KEY=your-value --env BACKEND_AWS_REGION=your-value --env BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID=your-value --env BACKEND_HONEYCOMB_DATASET=your-value --env BACKEND_APP_KEY=your-value --env BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID=your-value --env BACKEND_SENTRY_ORG=your-value -- uvx tracehub-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "tracehub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tracehub-mcp"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "your-value",
        "BACKEND_API_KEY": "your-value",
        "BACKEND_AWS_REGION": "your-value",
        "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value",
        "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value",
        "BACKEND_APP_KEY": "your-value",
        "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value",
        "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "tracehub": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tracehub-mcp"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "your-value",
        "BACKEND_API_KEY": "your-value",
        "BACKEND_AWS_REGION": "your-value",
        "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value",
        "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value",
        "BACKEND_APP_KEY": "your-value",
        "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value",
        "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "tracehub": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tracehub-mcp"
      ],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "your-value",
        "BACKEND_API_KEY": "your-value",
        "BACKEND_AWS_REGION": "your-value",
        "BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID": "your-value",
        "BACKEND_HONEYCOMB_DATASET": "your-value",
        "BACKEND_APP_KEY": "your-value",
        "BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID": "your-value",
        "BACKEND_SENTRY_ORG": "your-value"
      }
    }
  }
}

직접 입력할 값

BACKEND_TYPE 필수 env
Which observability backend to query.
BACKEND_URL 필수 env
Backend API endpoint, e.g. http://localhost:16686 for Jaeger, https://api.datadoghq.com for Datadog, https://api.newrelic.com/graphql for New Relic, or https://api.honeycomb.io for Honeycomb. For the…
BACKEND_API_KEY 비밀 필수 env
API key or auth token. Required for Traceloop, Datadog, Sentry, New Relic, and Honeycomb; not used by Jaeger, Tempo, or X-Ray. For New Relic this must be a User API key, not an Ingest or License key;…
BACKEND_AWS_REGION 필수 env
AWS region, e.g. us-east-1. Required for the X-Ray backend only - X-Ray authenticates via boto3's standard AWS credential chain, not BACKEND_API_KEY.
BACKEND_NEWRELIC_ACCOUNT_ID 필수 env
New Relic account ID, required for the New Relic backend only - NerdGraph queries are user-scoped, not account-scoped, so this identifies which account's data to read.
BACKEND_HONEYCOMB_DATASET 필수 env
Honeycomb dataset slug, required for the Honeycomb backend only - the Query Data API is dataset-scoped.
BACKEND_APP_KEY 비밀 필수 env
Datadog Application key, required in addition to BACKEND_API_KEY for the Datadog backend only.
BACKEND_TEMPO_INSTANCE_ID 필수 env
Grafana Cloud stack/instance ID, used with BACKEND_API_KEY for Basic Auth (Tempo backend only, required for Grafana Cloud-hosted Tempo, not needed for self-hosted Tempo).
BACKEND_SENTRY_ORG 필수 env
Sentry organization slug, required for the Sentry backend only.
BACKEND_SENTRY_PROJECT env
Sentry project slug, optional for the Sentry backend - narrows queries to one project.
BACKEND_ENVIRONMENTS env
Comma-separated environments for the Traceloop backend only.
BACKEND_TIMEOUT env
Request timeout in seconds.
BACKEND_MAX_RESPONSE_BYTES env
Ceiling on the decoded size of any single backend response, in bytes (1 to 1073741824). An oversized body is refused before it is buffered or parsed.
LOG_LEVEL env
Logging level.
MAX_TRACES_PER_QUERY env
Maximum traces validated per query (1-1000).
SLOW_REQUEST_THRESHOLD_MS env
Logs a WARNING for any backend request slower than this, independent of LOG_LEVEL. Unset disables slow-request logging.
QUERY_CACHE_TTL_SECONDS env
Cache backend query results for this many seconds with in-flight request coalescing; finite, > 0 and at most 86400 (one day). Unset disables the cache.
QUERY_CACHE_MAX_ENTRIES env
Upper bound on the number of cached query results held at once (1-100000); the least-recently-used entry is evicted first.
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT env
Enables opt-in OTel self-instrumentation of tool calls when set. Unset means zero overhead - no TracerProvider is configured and no middleware is registered.
OTEL_SERVICE_NAME env
Service name reported in self-instrumentation spans, only used when OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT is set.
MCP_INCLUDE_ARGS_IN_SPANS env
Include tool call arguments/results as OTel span attributes when self-instrumentation is enabled. Off by default since they may contain sensitive data.

설명은 아직 영어 원문입니다.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

GitHub 스타 i: 1
주간 다운로드i: 164/주
라이선스 i: Apache-2.0
연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
최신 버전i: 0.13.1
카테고리i: 개발자 도구
레지스트리 공개i: 2026년 10월 31일
코드 마지막 변경i: 2026년 11월 15일
제작자: mcpsmiths
패키지: pypi: tracehub-mcp
저장소: mcpsmiths/tracehub-mcp
레지스트리 상태: 활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 15일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 mcpsmiths 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 오늘
✓ 통과
라이선스 있음
Apache-2.0 사용
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

공개된 취약점 (OSV.dev)

OSV.dev에 tracehub-mcp@0.13.1 항목이 없습니다

이 버전의 패키지 자체만 확인하며 모든 의존성은 아닙니다 · 확인 2026년 11월 15일

우리가 확인하는 것 → · JSON

제작자: 재확인 요청 또는 잘못된 정보 신고

로그인

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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사용자 리뷰

아직 리뷰가 없어요

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개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 5918개 중 69%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5918개 중 64%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5918개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Tracehub MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: BACKEND_API_KEY, BACKEND_APP_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 오늘 변경됐고, 최신 버전(0.13.1)은 15일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise

비슷하게 동작하는 다른 것

같은 카테고리, 다른 제작자, 명령 확인 완료. 공식이 먼저, 그다음 스타 순.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitDiagram

Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.

제작자: ahmedkhaleel2004널리 사용됨★ 1.9만2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · gitdiagram.comPopNx 팀이 직접 써 봄

연결 방법

Appllama

Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.

제작자: Appllama널리 사용됨★ 5.2천3개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · appllama.io

연결 방법

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare널리 사용됨★ 4.5천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · mcp.cloudflare.comPopNx 팀이 직접 써 봄

연결 방법

Omnara

Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.

제작자: omnara-ai널리 사용됨★ 3.4천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ 서비스 회사 · omnara.com

연결 방법

Repowise

Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.

제작자: repowise-dev널리 사용됨↓ 6.5천/주★ 8.1천 저장소 전체의 별그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드✓ 서비스 회사 · repowise.dev

설치

GitDiagram — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
Appllama — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
Cloudflare MCP — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요 · Claude 디렉터리에 있음
Omnara — 클라우드에서 동작, 설치 불필요 · 키 불필요
Repowise — 클라우드 또는 컴퓨터 설치 모두 가능 · 키 불필요

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

tracehub-mcp

Also listed on the official MCP registry as io.github.mcpsmiths/tracehub-mcp (the registry's own ?search= endpoint can surface an outdated version first; this exact-name endpoint always reflects the current isLatest release), and on mcprush.

Give your AI assistant a direct line into your observability backend. tracehub-mcp is an MCP (Model Context Protocol) server that lets Claude, Cursor, Windsurf, Gemini CLI, or any MCP client query OpenTelemetry traces from your LLM/GenAI application and reason about them — find expensive calls, debug errors, compare model performance, track token usage — without you copy-pasting trace JSON into a chat window.

It speaks OpenTelemetry's gen_ai.* semantic conventions natively, so it understands prompts, completions, token usage, and finish reasons as first-class concepts, not just generic span attributes.

tracehub-mcp started as a fork of traceloop/opentelemetry-mcp-server (Apache 2.0) — full attribution and fork history are in NOTICE. It's grown into an 8-backend, security-hardened server maintained independently under mcpsmiths; see What's Different From Upstream below for the parts that are new here.

Quick Start
Supported Backends
What's Different From Upstream
Installation
Configuration
Diagnostics
Security Considerations
Privacy Policy
MCP Client Setup
Tools Reference
Generic Filter System
Example Queries
Common Workflows
Development
Troubleshooting
Roadmap
License
Support

Quick Start

tracehub-mcp is on PyPI. No install step needed — uvx fetches and runs it in one shot:

// claude_desktop_config.json

{ "mcpServers": { "tracehub-mcp": { "command": "uvx", "args": ["tracehub-mcp"], "env": { "BACKEND_TYPE": "jaeger", "BACKEND_URL": "http://localhost:16686" } } } }

Or from Claude Code directly:

claude mcp add tracehub-mcp -e BACKEND_TYPE=jaeger -e BACKEND_URL=http://localhost:16686 -- uvx tracehub-mcp

That's it. Ask your assistant: _"Show me traces with errors from the last hour."_

See MCP Client Setup for Cursor, Windsurf, VS Code, and Gemini CLI, and Installation for pip/pipx/from-source alternatives.

Supported Backends

[Jaeger](https://www.jaegertracing.io/) — local/self-hosted, the most common open-source trace backend. No auth required (a Bearer token can be sent via BACKEND_API_KEY; credentials embedded in BACKEND_URL are rejected).
[Grafana Tempo](https://grafana.com/oss/tempo/) — local or Grafana Cloud, TraceQL-native search.
[Traceloop](https://www.traceloop.com/) — cloud LLM observability platform, API-key auth.
[Datadog](https://www.datadoghq.com/) — cloud APM, requires an API key *and* an Application key.
[Sentry](https://sentry.io/) — cloud or self-hosted, requires an auth token and an organization slug.
[AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/xray/) — SigV4-signed via boto3, requires an AWS region and standard AWS credentials (not an API key). Because OTel span attributes land in unindexed X-Ray segment *metadata* by default (only *annotations* are queryable), native server-side filtering is narrower here than for the other backends — see the Backend Support Matrix.
[New Relic](https://newrelic.com/) — NerdGraph GraphQL API, requires a User API key (not an Ingest/License key) and an account ID. Built without a live account to verify against — see the New Relic setup section below and the module docstring in backends/newrelic.py for exactly which assumptions are unverified.
[Honeycomb](https://www.honeycomb.io/) — Query Data API, requires a Configuration Key and a dataset slug. Built without a live account to verify against, and the research behind it found the programmatic Query Data API (the only way to actually run a query and get results back) is documented as Enterprise-plan exclusive — see the Honeycomb setup section below and the module docstring in backends/honeycomb.py.

All eight implement the same BaseBackend interface, so every MCP tool works identically regardless of which one you point the server at. See Configuration for per-backend setup.

What's Different From Upstream

Upstream opentelemetry-mcp-server shipped Jaeger, Tempo, and Traceloop. tracehub-mcp adds Datadog and Sentry as full backends — not thin wrappers, but complete implementations of every tool (search, span search, trace hydration, service discovery, health checks). Along the way, all five backends — including the three inherited from upstream — were hardened to a consistent bar:

HTTPS-only enforcement on cloud backends. Datadog and Sentry both refuse to start against a plain http:// URL, because their auth is a bearer token / API+App key pair that has no business going out over plaintext.
Query-injection-safe escaping. Every value spliced into a Datadog span-search query or a Sentry Discover query is escaped and exact-quoted; field *names* (which are less obviously untrusted, since they come from the MCP tool's filters parameter) are validated against an allowlist pattern before being spliced into the query string, closing off structural injection through a crafted field name.
Bounded pagination on every backend that paginates via cursor (Datadog, Sentry) — a search stops at the requested limit or when the backend stops returning a continuation cursor, whichever comes first, so a single tool call can't degrade into an unbounded crawl.
Exact-ID re-verification. Where a backend's search API can return neighbors instead of an exact match (notably Datadog's trace reconstruction from grouped spans), every result is re-checked against the exact ID that was asked for before being returned.
No fabricated data on malformed responses, in the backends we built. Datadog and Sentry reject a span outright — rather than substituting a placeholder like now() for a missing timestamp or a literal "unknown" for a missing service_name/operation_name — since a fabricated value would silently corrupt trace ordering, duration aggregation, and any tool that groups by service or operation. (The three backends inherited from upstream — Jaeger, Tempo, Traceloop — predate this discipline and haven't been retrofitted; that's deliberate scope discipline, not an oversight, mirroring this project's own precedent of not reaching into shared/inherited code without full regression coverage for it.)

All of this is backed by 458 passing tests (2 skipped, zero regressions), a clean ruff check and mypy --strict run, and two rounds of adversarial CodeRabbit review on the new backends.

Installation

tracehub-mcp is on PyPI. Pick whichever of these your workflow already uses — they're equivalent.

Option 1: `uvx` (no install step)

uvx tracehub-mcp --backend jaeger --url http://localhost:16686

This is what the Quick Start config above uses — uv fetches the package and runs the tracehub-mcp entry point in one shot, nothing left behind on disk between runs.

Option 2: `pip` / `pipx`

pipx install tracehub-mcp

or: pip install tracehub-mcp

tracehub-mcp --backend jaeger --url http://localhost:16686

Option 3: Clone and run from source

git clone https://github.com/mcpsmiths/tracehub-mcp.git

cd tracehub-mcp uv sync

uv run tracehub-mcp --backend jaeger --url http://localhost:16686

Use this if you're developing locally, want to pin to a specific commit, or want the dev tooling installed (uv sync --group dev).

Option 4: Docker

# The image's CMD binds 0.0.0.0 inside the container, so a caller token is

mandatory: clients send it as `Authorization: Bearer $MCP_HTTP_BEARER_TOKEN`.

export MCP_HTTP_BEARER_TOKEN=$(openssl rand -hex 32) docker run --rm -p 8000:8000 \ -e BACKEND_TYPE=jaeger -e BACKEND_URL=http://host.docker.internal:16686 \ -e MCP_HTTP_BEARER_TOKEN \ -e MCP_ALLOWED_HOSTS=localhost \ ghcr.io/mcpsmiths/tracehub-mcp:latest

Backend responses are capped at BACKEND_MAX_RESPONSE_BYTES (64 MiB decoded by default) before they are buffered, but a container that serves many sessions still benefits from Docker's own guard rails: add --memory 1g --restart unless-stopped (or the Compose equivalents) so a process that does exhaust memory is contained and comes back without an operator.

Runs HTTP transport by default (the image's CMD) and refuses to start without MCP_HTTP_BEARER_TOKEN - or the explicit -e MCP_ALLOW_UNAUTHENTICATED_HTTP=true opt-out, which hands every peer that can reach the published port your backend's full read scope. Clients connect to http://localhost:8000/mcp with Authorization: Bearer ; /health and /ready (the image's HEALTHCHECK) never need the token. Because the CMD binds 0.0.0.0, the container validates the Host header only when MCP_ALLOWED_HOSTS is set - always set it to the hostnames clients use (localhost in the example above, the public name in a real deployment); * turns Host validation off and may not be mixed with names (the server refuses to start). This is also the form to use for MCP clients whose config takes a command/args pair pointing at docker directly (Cursor, Windsurf) instead of a local binary - pass the same -e MCP_HTTP_BEARER_TOKEN=... in args.

Prerequisites: Python 3.11+, plus uv for Options 1 and 3; Docker for Option 4.

Configuration

Configuration comes from environment variables, CLI flags, or both. Precedence: CLI arguments > environment variables > defaults.

# .env (see .env.example)

BACKEND_TYPE=jaeger BACKEND_URL=http://localhost:16686

# Equivalent via CLI flags

tracehub-mcp --backend jaeger --url http://localhost:16686

All Configuration Options

| Variable | Type | Default | Description

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Tracehub MCP

What it does

설치

uv 설치 (아직 없다면)

Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기

설정 7개 입력

컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

이 설정을 붙여 넣고 저장

Claude를 끄고 다시 열기

해 보기

대신 이렇게 할 수 있어요

uv 설치 (아직 없다면)

Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기

설정 7개 입력

터미널 열기

이 명령을 붙여 넣고 Enter

Claude Code에서 /mcp 입력

해 보기

uv 설치 (아직 없다면)

Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기

설정 7개 입력

이 버튼으로 Cursor 열기

키 입력

Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

해 보기

uv 설치 (아직 없다면)

Tracehub MCP에 가입하고 키 만들기

설정 7개 입력

이 버튼으로 VS Code 열기

키 입력

VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

해 보기

컴퓨터에 설치

직접 입력할 값

한눈에 보기

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

공개된 취약점 (OSV.dev)

토론

사용자 리뷰

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

비슷하게 동작하는 다른 것

GitDiagram

Appllama

Cloudflare MCP

Omnara

Repowise

제작자의 README

tracehub-mcp

Table of Contents

Quick Start

Supported Backends

What's Different From Upstream

Installation

Option 1: uvx (no install step)

Option 2: pip / pipx

or: pip install tracehub-mcp

Option 3: Clone and run from source

Option 4: Docker

mandatory: clients send it as Authorization: Bearer $MCP_HTTP_BEARER_TOKEN.

Configuration

All Configuration Options

Option 1: `uvx` (no install step)

Option 2: `pip` / `pipx`

mandatory: clients send it as `Authorization: Bearer $MCP_HTTP_BEARER_TOKEN`.