langfuse-mcp は何をしますか？
Langfuse用のModel Context Protocol（MCP）サーバー。AIエージェントがLangfuseのトレースデータをクエリして、デバッグと可観測性を強化します。
Langfuse用のModel Context Protocol（MCP）サーバー。AIエージェントがLangfuseのトレースデータをクエリして、デバッグと可観測性を強化します。
このスキルは、LangfuseのトレースデータにアクセスするためのModel Context Protocol（MCP）サーバーを提供します。AIエージェント（Claude Code、Cursor、Codexなど）が、標準化されたMCPインターフェースを通じて、Langfuseに記録されたアプリケーションの実行トレースをクエリできるようになります。これにより、開発者はAIエージェントを利用して、複雑な分散システムのデバッグやパフォーマンス分析を効率的に行えます。主なユースケースとしては、エラーが発生したトレースの特定、レイテンシの高いスパンの調査、特定の属性を持つトレースのフィルタリングなどが含まれます。MCPサーバーとして動作するため、様々なMCP対応クライアントから簡単に利用でき、開発ワークフローにシームレスに統合できます。Langfuseの豊富なテレメトリーデータをAIのコンテキストとして活用することで、より正確なデバッグと迅速な問題解決を実現します。
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Langfuse用のModel Context Protocol（MCP）サーバー。AIエージェントがLangfuseのトレースデータをクエリして、デバッグと可観測性を強化します。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.