Запрашивайте и анализируйте трассы LLM с помощью ИИ. Попросите Клода найти дорогие вызовы API, отладить ошибки, сравнить производительность модели или отслеживать использование токенов — всё это из вашего IDE.

Сервер MCP (Model Context Protocol), который соединяет AI-ассистентов с бэкендами трассировки OpenTelemetry (Jaeger, Tempo, Traceloop), со специализированной поддержкой наблюдаемости LLM через семантические конвенции OpenLLMetry.

Посмотрите это в действии:

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

---

Содержание

• Быстрый старт
• Установка
• Особенности
• Конфигурация
• Справочник по инструментам
• Примеры запросов
• Общие рабочие процессы
• Устранение неисправностей
• Разработка
• Поддержка

---

Быстрый старт

Установка не требуется! Настройте клиент так, чтобы сервер запускался напрямую из PyPI:

Или используйте uvx (альтернатива):

Вот и всё! Спроси Клода: “Покажи мне трассы с ошибками за последний час”

---

Установка

Для конечных пользователей (Рекомендуемо)

Такой подход:

• ✅ Всегда использует последнюю версию
• ✅ Глобальная установка не требуется
• ✅ Автоматически изолированная среда
• ✅ Работает на всех платформах

Интеграция по клиенту

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

---

Table of Contents

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

---

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”

---

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",