AI 지원을 통해 LLM 추적을 조회 및 분석하세요. Claude에게 비용이 많이 드는 API 호출 찾기, 오류 디버깅, 모델 성능 비교, 토큰 사용 추적 등을 IDE에서 요청하세요.

AI 어시스턴트를 OpenTelemetry 추적 백엔드(Jaeger, Tempo, Traceloop)에 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버이며, OpenLLMetry 의미론적 관습을 통한 LLM 관측 지원에 특화된 지원이 있습니다.

실제로 보라:

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

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목차

• 퀵 스타트
• 설치
• 특징
• 구성
• 도구 참고 자료
• 예시 쿼리
• 공통 워크플로우
• 문제 해결
• 개발
• 지원

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퀵 스타트

설치 필요 없음! 클라이언트가 PyPI에서 직접 서버를 실행하도록 설정하세요:

또는 uvx (대안)를 사용하세요:

그거야! 클로드에게 물어봐: “지난 한 시간 동안의 오류가 있는 트레이스를 보여줘”

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설치

최종 사용자용 (추천)

이 접근법은 다음과 같습니다:

• ✅ 항상 최신 버전을 사용합니다
• ✅ 전 세계 설치가 필요 없음
• ✅ 자동으로 격리 환경
• ✅ 모든 플랫폼에서 작업

클라이언트별 통합

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",