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通过自然语言管理 Langfuse 提示词、观测数据与指标，提升 LLM 开发运维效率。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"@jurislm/langfuse-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
帮我列出 Langfuse 中最近活跃的提示词，并总结过去 7 天的调用量、错误率和延迟变化，指出异常项。
返回提示词清单及近 7 天观测指标摘要，并标出异常趋势或高风险提示词。
在 Langfuse 中找到客服机器人当前使用的系统提示词，创建一个新版本，将语气改得更简洁专业，并保留原版本备注。
生成新的提示词版本，并说明修改内容、版本信息及保留的历史备注。
请汇总 Langfuse 实例和组织层面的关键指标，包括最近 30 天请求量、成功率、成本变化，并给出需要重点关注的团队或项目。
输出实例与组织级指标概览、成本与质量趋势，以及需优先排查的团队或项目建议。
通过 Langfuse 监控与观测 AI 系统运行、调用链路和质量表现
连接 Langfuse 追踪并分析大模型调用观测数据，辅助排查与优化。
通过 MCP 访问和管理 Langfuse 提示词，提升大模型提示工程效率。
通过自然语言调用 Langflow API，快速构建、管理与运行 AI 工作流。
用自然语言管理 LangSmith 的追踪、提示词、数据集、实验与计费。
基于 NestJS 与 LangGraph 搭建 MCP 服务，执行工具并编排多模型代理工作流。