Spanlens MCP

Name: Spanlens MCP
Author: spanlens

제작자: spanlens버전 0.3.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.spanlens/mcp-server

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: SPANLENS_API_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: SPANLENS_API_KEY, SPANLENS_BASE_URL

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add spanlens --env SPANLENS_API_KEY=your-value --env SPANLENS_BASE_URL=your-value -- npx -y @spanlens/mcp-server

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

SPANLENS_API_KEY 비밀 필수 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

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

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 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 spanlens 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7243개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7243개 중 50%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7243개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Spanlens MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 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: SPANLENS_API_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 – 변경됐고, 최신 버전(0.3.0)은 39일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

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

@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

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 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

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