MCP 追踪

Model Context Protocol (MCP) 使 AI agent 能够与外部工具和数据源交互。追踪 MCP 应用时,客户端和服务端操作默认会产生独立的 traces,这对于确立服务边界很有用。

但是,你可以通过将 trace 元数据从客户端传播到服务端,把这些 traces 链接在一起,从而创建整个请求流的统一视图。

独立 vs. 链接的 Traces

独立 traces:MCP 客户端和服务端生成独立的 traces。当你需要清晰的服务边界,或客户端和服务端由不同团队管理时,这很有用。

链接 traces:使用 MCP 的 _meta 字段将 trace 上下文从客户端传播到服务端。这会创建一个单一、连通的 trace,展示从客户端经服务端到外部 API 的完整请求流。

传播 Trace 上下文

MCP 通过其 _meta 字段约定支持上下文传播。通过将 OpenTelemetry 上下文(W3C Trace Context 格式)注入工具调用,你可以链接客户端和服务端 traces:

1. 在客户端提取当前 trace 上下文
2. 将它注入 MCP 工具调用的 _meta 字段
3. 在服务端提取并恢复上下文
4. 所有服务端操作继承客户端的 trace 上下文

Langfuse 中的示例 trace 链接

实现

参见 langfuse-examples 仓库中的完整实现,演示了使用 OpenAI、Exa API 和 Langfuse 的端到端 MCP 追踪。