プロトタイプ · プレビュー版：公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Langfuse

作者：pulsemcpバージョン 0.1.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名com.pulsemcp/langfuse

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

MCP server for Langfuse LLM observability — trace and observation analysis.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの：LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック：1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
  • 自分で入力するもの： LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY, LANGFUSE_BASE_URL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "langfuse-observability-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "your-value",
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "your-value",
        "LANGFUSE_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add langfuse --env LANGFUSE_SECRET_KEY=your-value --env LANGFUSE_PUBLIC_KEY=your-value --env LANGFUSE_BASE_URL=your-value -- npx -y langfuse-observability-mcp-server

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "langfuse": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "langfuse-observability-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "your-value",
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "your-value",
        "LANGFUSE_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "langfuse": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "langfuse-observability-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "LANGFUSE_SECRET_KEY": "your-value",
        "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "your-value",
        "LANGFUSE_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • LANGFUSE_SECRET_KEY 秘密 必須 env
    Langfuse secret key for authentication.
  • LANGFUSE_PUBLIC_KEY 秘密 必須 env
    Langfuse public key for authentication.
  • LANGFUSE_BASE_URL env
    Langfuse API base URL.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン pulsemcp.com で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7247件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7247件のうち17%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7247件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Langfuseは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：LANGFUSE_SECRET_KEY, LANGFUSE_PUBLIC_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.1.3）がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者：DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者：exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Langfuse MCP Server

MCP server for readonly analysis of Langfuse LLM traces and observations. Designed to help agents deeply inspect trace data, debug LLM pipelines, and analyze costs and latency.

Highlights

  • Browse and filter traces by name, user, session, tags, timestamps, and environment
  • Drill into full trace details including all nested observations and scores
  • List and filter observations by type (GENERATION, SPAN, EVENT), model, level, and more
  • Automatic truncation of large payloads (>1000 chars) to /tmp files with grep-friendly references
  • Read-only — no write operations, safe to use without risk of data modification

Capabilities

Tools
ToolDescription
get_tracesList traces with filtering and pagination. Returns minimal summary (no I/O fields).
get_trace_detailGet full trace by ID including observations, scores, input/output, and metadata.
get_observationsList observations with filtering by traceId, type, level, etc. Returns minimal summary.
get_observationGet full observation by ID including input, output, model parameters, usage, and cost details.
Resources
ResourceDescription
langfuse://configServer configuration and status (for debugging)
Large Payload Handling

Trace and observation data often contains very large input/output fields (full prompts, completions, etc.). This server automatically:

  1. Truncates any string field longer than 1000 characters
  2. Saves the full content to a /tmp/langfuse_*.txt file
  3. Includes the file path in the truncated output

Agents can then use grep to search within these files for specific content without loading the entire payload into context.

Configuration

Environment Variables
VariableRequiredDescriptionDefault
LANGFUSE_SECRET_KEYYesLangfuse secret key (sk-lf-...)-
LANGFUSE_PUBLIC_KEYYesLangfuse public key (pk-lf-...)-
LANGFUSE_BASE_URLNoLangfuse API base URLhttps://cloud.langfuse.com
Claude Desktop Configuration

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

Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{

"mcpServers": { "langfuse": { "command": "npx", "args": ["-y", "langfuse-observability-mcp-server"], "env": { "LANGFUSE_SECRET_KEY": "sk-lf-your-secret-key", "LANGFUSE_PUBLIC_KEY": "pk-lf-your-public-key", "LANGFUSE_BASE_URL": "https://us.cloud.langfuse.com" } } } }

Development

# Install dependencies

npm run install-all

Build

npm run build

Development mode

npm run dev

Run functional tests

npm test

Run integration tests

npm run test:integration

Run manual tests (requires .env with real credentials)

npm run test:manual

License

MIT

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