O que langfuse-mcp faz?
Um servidor Model Context Protocol (MCP) para Langfuse, permitindo que agentes de IA consultem dados de trace do Langfuse para depuração e observabilidade aprimoradas.
Um servidor Model Context Protocol (MCP) para Langfuse, permitindo que agentes de IA consultem dados de trace do Langfuse para depuração e observabilidade aprimoradas.
Este skill fornece um servidor MCP (Model Context Protocol) para Langfuse, permitindo que agentes de IA, como Claude Code, Cursor e Codex, consultem dados de rastreamento (traces) do Langfuse. Ele é útil para desenvolvedores que desejam depurar e monitorar o comportamento de seus agentes de IA de forma integrada. O servidor funciona expondo ferramentas para buscar traces, spans e logs do Langfuse diretamente no contexto do agente de IA, permitindo análise de desempenho, identificação de erros e otimização de fluxos de trabalho. Com essa integração, agentes de IA tornam-se mais observáveis, pois podem acessar e interpretar seus próprios dados de telemetria em tempo real, facilitando a correção de problemas e o ajuste fino de prompts e parâmetros.
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Um servidor Model Context Protocol (MCP) para Langfuse, permitindo que agentes de IA consultem dados de trace do Langfuse para depuração e observabilidade aprimoradas.
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.