AIの支援でLLMトレースのクエリと解析を行ってください。 Claudeに依頼して、高額なAPI呼び出しの発見、エラーのデバッグ、モデルのパフォーマンス比較、トークン使用状況の追跡をすべてIDEから行ってください。

AIアシスタントをOpenTelemetryのトレースバックエンド(Jaeger、Tempo、Traceloop)に接続し、OpenLLMetryの意味論的慣習によるLLMobservabilityの特殊サポートを持つMCP(Model Context Protocol)サーバーです。

実際に動く姿を見てください:

https://github.com/user-attachments/assets/e2106ef9-0a58-4ba0-8b2b-e114c0b8b4b9

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目次

• クイックスタート
• 設置
• 特徴
• 構成
• ツールリファレンス
• 例クエリ
• 共通ワークフロー
• トラブルシューティング
• 開発
• 支援

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クイックスタート

インストール不要! クライアントがPyPIから直接サーバーを動かすように設定してください:

またはuvx(代替案)を使うこともできます。

それだ! クロードに聞いてみて:「直近1時間のエラー付きトレースを見せて」

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設置

エンドユーザー向け(推奨)

このアプローチは以下の通りです:

• ✅ 常に最新バージョンを使用します
• ✅ グローバルインストールは不要
• ✅ 自動的に隔離された環境
• ✅ 全プラットフォームでの作品

クライアント統合あたり

Claude Desktop

OpenTelemetry MCP Server

Query and analyze LLM traces with AI assistance. Ask Claude to find expensive API calls, debug errors, compare model performance, or track token usage—all from your IDE.

An MCP (Model Context Protocol) server that connects AI assistants to OpenTelemetry trace backends (Jaeger, Tempo, Traceloop), with specialized support for LLM observability through OpenLLMetry semantic conventions.

See it in action:

https://github.com/user-attachments/assets/e2106ef9-0a58-4ba0-8b2b-e114c0b8b4b9

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Table of Contents

• Quick Start
• Installation
• Features
• Configuration
• Tools Reference
• Example Queries
• Common Workflows
• Troubleshooting
• Development
• Support

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Quick Start

No installation required! Configure your client to run the server directly from PyPI:

// Add to claude_desktop_config.json:
{
  "mcpServers": {
    "opentelemetry-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "opentelemetry-mcp"],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "http://localhost:16686"
      }
    }
  }
}

Or use uvx (alternative):

{
  "mcpServers": {
    "opentelemetry-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["opentelemetry-mcp"],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "http://localhost:16686"
      }
    }
  }
}

That’s it! Ask Claude: “Show me traces with errors from the last hour”

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Installation

For End Users (Recommended)

# Run without installing (recommended)
pipx run opentelemetry-mcp --backend jaeger --url http://localhost:16686

# Or with uvx
uvx opentelemetry-mcp --backend jaeger --url http://localhost:16686

This approach:

• ✅ Always uses the latest version
• ✅ No global installation needed
• ✅ Isolated environment automatically
• ✅ Works on all platforms

Per Client Integration

Configure the MCP server in your Claude Desktop config file:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Using pipx (recommended):

{
  "mcpServers": {
    "opentelemetry-mcp": {
      "command": "pipx",
      "args": ["run", "opentelemetry-mcp"],
      "env": {
        "BACKEND_TYPE": "jaeger",
        "BACKEND_URL": "http://localhost:16686"
      }
    }
  }
}

Using uvx (alternative):

{
  "mcpServers": {
    "opentelemetry-mcp": {
      "command": "uvx",