mcpspan/mcpspan

mcpspan

Автономная аналитика с открытым исходным кодом для MCP-серверов. Посмотрите, какие инструменты, ресурсы и подсказки используются, каким клиентом, Как быстро они отвечают и почему терпят неудачу.

Добавьте одну строку на ваш MCP-сервер, запустите панель инструментов с docker compose up, И ничто никогда не покидает вашу машину.

См. живую демо-версию, с выборочными данными: ничего установить.

Особенности

** Каждый звонок от каждого клиента** Звонки инструментов, чтение ресурсов и подсказка получает, с клиентом, который их сделал: Клод, Клод Код, Курсор, VS Код, Кодекс, ЧатГПТ и все остальное. ** Время отклика, которое что-то значит.** Средний и 95-й процентиль на инструмент, и полное распространение, поэтому кэш удар и медленный путь не скрывают Внутри одного среднего.

• ** Размеры ответов.** Насколько велики ответы каждого инструмента, типичные и самые большие: Инструмент, который время от времени возвращает мегабайт, заполняет контекст агента. Хорошо смотрится на каждой диаграмме задержки. ** Какие агенты показаны.** Каждый сеанс начинается с чтения определений. Из всех ваших инструментов, звонили или нет. Посмотрите, сколько стоит список токенов, и какие инструменты были показаны на сотнях сеансов и никогда не вызывались.
• Неудачи, рассказанные отдельно.

mcpspan

Open-source, self-hosted analytics for MCP servers. See which tools, resources and prompts get used, by which client, how fast they answer, and why they fail.

Add one line to your MCP server, run the dashboard with docker compose up, and nothing ever leaves your machine.

See the live demo, with sample data: nothing to install.

Features

• Every call, from every client. Tool calls, resource reads and prompt gets, with the client that made them: Claude, Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, ChatGPT and the rest.
• Response times that mean something. Median and 95th percentile per tool, and the full distribution, so a cache hit and a slow path do not hide inside one average.
• Answer sizes. How large each tool’s answers are, typical and largest: a tool that now and then returns megabytes fills the agent’s context while looking fine on every latency chart.
• What agents are shown. Every session starts by reading the definitions of all your tools, called or not. See how many tokens that list costs, and which tools agents were shown in hundreds of sessions and never called.
• Failures, told apart. A handler that threw, a tool that answered with an error, arguments the server refused and which of them were wrong, and tools that agents asked for but your server does not have: which clients asked, the closest name you do have, and what the agent did next.
• Sessions. Each connection’s calls, step by step, as the agent made them, with the calls an agent repeated with the same arguments marked: a loop that looks fine one call at a time. A tool’s page says which call came right before it repeated or failed, by client.
• Releases. Every call carries the version of your server that answered it; the charts mark where each release began and compare it with the one before. A tool’s own chart also marks where its description or input schema changed, since rewording a description can change how agents use a tool more than a change to its code.
• Alerts to Slack, Discord or any webhook, when errors climb or a server goes quiet, for a whole server or one tool.
• Your data, yours to take. CSV and NDJSON exports of anything you can see, and forwarding to OpenTelemetry for Grafana, Datadog, Honeycomb and the like.
• Private by design. Parameter values never leave your server’s process, and nothing is sent anywhere you did not set up yourself. Error messages, which a tool that runs commands can fill with anything, can be turned off.