Spanlens MCP

Name: Spanlens MCP
Author: spanlens

作者：spanlensバージョン 0.3.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.spanlens/mcp-server

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Query Spanlens LLM observability from Cursor, Claude Desktop, or Continue via MCP.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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：SPANLENS_API_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： SPANLENS_API_KEY, SPANLENS_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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "spanlens": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@spanlens/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SPANLENS_API_KEY": "your-value",
        "SPANLENS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add spanlens --env SPANLENS_API_KEY=your-value --env SPANLENS_BASE_URL=your-value -- npx -y @spanlens/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": {
    "spanlens": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@spanlens/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SPANLENS_API_KEY": "your-value",
        "SPANLENS_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": {
    "spanlens": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@spanlens/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "SPANLENS_API_KEY": "your-value",
        "SPANLENS_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

SPANLENS_API_KEY 秘密必須 env
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_URL env
Override the API endpoint for self-hosted Spanlens. Default: https://api.spanlens.io

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、リポジトリを所有するGitHubアカウント spanlens で確認済みです
… 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7234件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7234件のうち50%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7234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

Spanlens MCP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：SPANLENS_API_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（0.3.0）がレジストリに届いたのは39 日前です。

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★ 64,224MIT3 日前更新

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★ 5,213MIT44 日前更新

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。

@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-info against your workspace, and verifies the key has scope=public. If you accidentally paste a full-access sl_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_FORBIDDEN code. 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" } } } }

License

MIT — see LICENSE in the repo root.

Spanlens MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

@spanlens/mcp-server

30-second setup

1. Issue a public-scope Spanlens key

2. Add the server to your IDE

3. Reload your IDE and start asking

What you can ask

Available tools

Safety

Configuration

Self-hosted Spanlens

Links

License