An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Verbinden Sie Langfuse LLM Tracing Evals mit Ihrer KI

Richten Sie es einmal ein und es funktioniert mit ChatGPT, Claude, Cursor und jedem anderen Client, den Sie lieben. Alles läuft sicher im Hintergrund, damit Sie sich entspannen und sich auf das Wesentliche konzentrieren können. Behalten Sie die volle Kontrolle über Ihre KI-Modelle und deren Performance.

Fragen Sie die KI zu diesem Connector

Entwickelt, gewartet und gehostet von Vinkius.

MCP VERIFIZIERT · PRODUKTIONSREIF · VINKIUS GARANTIE

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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Ihre KI erledigt die Arbeit. Wir halten alles sicher und geschützt.

Kein anderes KI-Tool bietet Ihnen das. Ihr Workflow läuft im Client, den Sie bereits lieben, Ihr Konto bleibt geschützt, und Sie entscheiden, was der Agent darf und was nicht. Das ist der ganze Grund für den Wechsel.

Jeder Connector lebt in unserer Infrastruktur, dort wo Ihr Workflow läuft. Die drei Dinge unten sind bereits Teil davon und arbeiten leise im Hintergrund, damit Sie nie darüber nachdenken müssen. Nichts hinzuzufügen, nichts einzurichten, keine Sorgen.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Jeder Connector läuft in seiner eigenen abgeschotteten Umgebung.

Jeder Connector läuft in einer eigenen abgeriegelten V8-Laufzeit — kein Zugriff auf Ihre Dateien, Ihr System oder andere Server. Ein Connector sieht nie über seine eigene Anfrage hinaus.

Kill-Switch02

Ein Schalter stoppt jeden Agenten. Sofort.

Eine einzige Aktion deaktiviert jeden Connector, entzieht jedes Token und beendet jede Sitzung auf einmal. Die AI Governance bewahrt das Protokoll.

FinOps pro Nutzer03

Ausgabelimits, die anhalten, statt Sie zu überraschen.

Jeder Nutzer behält eigene Verbindungen und Anmeldedaten, isoliert von allen anderen. Was Ihr Ausgabelimit überschreiten würde, wird zurückgehalten und wartet auf Ihre Freigabe, anstatt abgerechnet zu werden.

Drei Kontrollen, eingebaut in die Schicht, über die sich Ihre KI verbindet.

Kuratiertes Set · 10 Fähigkeiten

Wir liefern nur die Aktionen, die zählen.

Fähigkeiten-Set01 / 03

01-04

4 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 10, verfügbar über Langfuse.

  1. 01

    Nutzer-Sessions auflisten

    Zeigt eine Übersicht der übergeordneten Nutzer-Sessions an, die mehrere Traces enthalten.

  2. 02

    Beobachtung erstellen

    Erstellt eine neue LLM-Beobachtung (Span, Event oder Generation) innerhalb eines Traces.

  3. 03

    Bewertung hinzufügen

    Verknüpft menschliches Feedback oder automatisierte Metriken mit einem spezifischen Trace oder einer Beobachtung.

  4. 04

    Trace abrufen

    Ruft die vollständige Telemetrie und den verschachtelten Graphen für einen einzelnen Trace ab.

Fähigkeiten-Set02 / 03

05-07

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 10, verfügbar über Langfuse.

  1. 05

    Traces auflisten

    Listet alle Traces auf, die die LLM-API-Sitzungen verfolgen.

  2. 06

    Tägliche Metriken abrufen

    Erstellt aggregierte Berichte über die USD-Kosten und die durchschnittliche Latenz.

  3. 07

    Prompts auflisten

    Extrahiert aktiv verwaltete Prompt-Vorlagen und deren Versionen.

Fähigkeiten-Set03 / 03

08-10

3 Fähigkeiten in diesem Set.

Teil von 10, verfügbar über Langfuse.

  1. 08

    Beobachtung abrufen

    Ruft den spezifischen Kontext eines Spans oder einer Generation innerhalb eines Traces ab.

  2. 09

    Beobachtungen auflisten

    Listet alle rohen Beobachtungsobjekte über verschiedene Traces hinweg auf.

  3. 10

    Bewertungen auflisten

    Zeigt alle expliziten Scores an, die Qualitäts- oder Kostenalgorithmen zugeordnet sind.

Echte Arbeit

Was Teams täglich ausführen

01

Debugging Failed Chains

When an agent fails, you ask for the specific trace to inspect the exact payload and error.

02

Prompt Iteration

Compare the instructions of different prompt versions to see how they affect output.

03

Budget Management

Check daily USD spending to ensure your LLM usage stays within project limits.

04

Performance Tuning

Analyze latency metrics to identify which parts of your LLM pipeline are slowing down.

Eine Aufgabe automatisieren

Bringen Sie Langfuse für eine Sache an die Arbeit.

Schritt-für-Schritt-Automatisierungen, die Ihre KI über diesen Connector ausführt: der Ablauf, die Prompts für den Einstieg und die genauen Fähigkeiten hinter jedem Schritt.

Ein Connector, jede KI

Langfuse funktioniert mit den beliebtesten KI-Clients.

Dies sind die beliebtesten Clients, jeder mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung: ein Link, einmal eingerichtet, mit Governance und Sichtbarkeit an Bord. Und da alles auf dem MCP-Standard läuft, funktioniert dieselbe Verbindung auch in jedem anderen kompatiblen Client — nichts neu zu bauen.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

Bauen Sie Ihre eigene App? Der Connector gehört Ihnen.

Sie brauchen keinen Client, um Langfuse arbeiten zu lassen: dieselbe gehostete Verbindung speist Ihre eigenen Anwendungen und Ihren Agenten-Code, mit derselben Governance bei jeder Anfrage. Damit bauen, damit chatten — eine Verbindung für beides.

Beobachtet, nicht geschätzt

Durchschnitt 937ms. Schnell in der Produktion.

Langfuse wird täglich gegen den Live-Service geprüft.

TagesdurchschnittSpitze 1261ms
3. Okt.Heute
Schnellster Tag
766ms
Langsamster Tag
1261ms
14-Tage-Trend
Verlangsamend+18%

Verbinden Sie Ihren Client

Eine URL. Jeder Client.

Aktivieren Sie den Connector, kopieren Sie Ihren Link und fügen Sie ihn in den Client ein, den Sie bereits nutzen. 10 Fähigkeiten kommen einsatzbereit an.

Vorschauzugang · keine Anbieter-Authentifizierung

Das vk_preview_*-Token gehört zur Vorschau-Infrastruktur von Vinkius. Es ermöglicht Claude, die Fähigkeiten von Langfuse zu entdecken und anzuzeigen, damit Sie das Erlebnis in Ihrer KI sehen.

Es authentifiziert Ihr Konto nicht bei Langfuse. Aktionen, die Anmeldedaten oder echte Kontodaten erfordern, werden möglicherweise erst ausgeführt, wenn Sie den Connector aktivieren und den Dienst autorisieren.

Langfuse Connector

Alles bereit. Wählen Sie Ihren MCP-Client und folgen Sie den Einrichtungsschritten.

Connector-Linkhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_sTXOynCd5hRTA7WbjY0nBUsTjmjwRIVY989VA7VU/mcp

Claude Desktop

Folgen Sie den Schritten unten, um sich in Sekunden zu verbinden.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Langfuse capabilities are ready to use.
Konfiguration · claude_desktop_config.jsonKopieren
{
  "mcpServers": {
    "langfuse-llm-tracing-evals-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_sTXOynCd5hRTA7WbjY0nBUsTjmjwRIVY989VA7VU/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Schritt-für-Schritt-Anleitungen für jeden Client finden Sie im Guide. Verbinden

Geführte Einrichtung für Claude? Langfuse in Claude und anderen KI-Tools einrichten

Alle KI-Clients ansehen, mit denen dieser Connector funktioniert ↑

Für wen

Für die Arbeit, die Langfuse-Nutzer abgeben.

Dieser MCP ist für Fachleute konzipiert, die KI-Systeme entwickeln, überwachen und optimieren müssen.

  • 01

    LLM Engineers

    Debuggen komplexe KI-Ketten und messen Token-Latenzen direkt über den Chat, ohne Dashboards durchsuchen zu müssen.

  • 02

    Product Owners

    Überwachen tägliche KI-Kosten und die Nutzerzufriedenheit über verschiedene Produktionsumgebungen hinweg.

  • 03

    Data Scientists

    Verwalten Prompt-Vorlagen und prüfen Evaluations-Metriken, um die Antwortqualität der Modelle effizient zu verbessern.

FAQ

Fragen von Langfuse-Nutzern.

  • 01

    How do I connect my Langfuse data to my AI client?

    You subscribe to the MCP on Vinkius and enter your Langfuse API credentials. Once connected, your AI client can immediately access your Langfuse project data.

  • 02

    Which AI clients can use this MCP?

    This MCP works with any compatible client, including Claude, Cursor, and Windsurf.

  • 03

    Can I see how much money I am spending on LLMs?

    Yes. You can ask your agent to generate daily reports on USD costs and token usage.

  • 04

    Can I manage my prompt templates through this MCP?

    Yes. You can list prompt templates and inspect the specific instructions and variables for different versions.

  • 05

    Is my data secure?

    Vinkius hosts the MCP and manages your credentials securely, allowing your agent to interact with your Langfuse data via authorized API keys.

  • 06

    Can I see the exact system instruction for a specific prompt version?

    Yes. Use the list_prompts capability to browse your managed templates. Your agent can retrieve the exact text and variables for any deployed prompt version, making it easy to audit AI logic through natural conversation.

  • 07

    How do I log human feedback for a specific trace?

    Use the create_score capability by providing the Trace ID and a JSON payload defining the score name (e.g. 'user-satisfaction') and value. Your agent will attach this structured data directly to the Langfuse record.

  • 08

    Can my agent report on my LLM spending for the current day?

    Absolutely. The get_daily_metrics capability retrieves aggregated USD costs and average latency metrics from Langfuse. Your agent can summarize these statistics to help you monitor your infrastructure budget in real-time.

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