Langfuse MCP Server Arrives as a Tool for Handling Langfuse Prompts in Dify # The release of the Langfuse MCP Server has opened a new avenue for accessing Langfuse’s prompt management capabilities from external tools. Following this release, some may wonder about the role of the “Dify Langfuse Plugin” developed by our company and which solution is better.
DifyでLangfuse Promptを扱うツールにLangfuse MCPサーバーが登場 # LangfuseからMCPサーバー がリリースされ、Langfuseのプロンプト管理機能を外部ツールから利用する新しい道が開かれました。このリリースを受け、弊社が提供する「Dify Langfuseプラグイン」との関係性や、どちらを選ぶべきかという疑問を持つ方もいるかもしれません。
はじめに # LangfuseはSelf-Hosted可能で、過去のブログでもご紹介したとおり、Google Cloud上にも簡単にLangfuse環境の構築が可能です。
はじめに # Langfuseは、LLMアプリケーションの観測性、プロンプト管理、評価を一元管理できるオープンソースプラットフォームです。セルフホストでの運用が可能で、多くの企業が自社環境での導入を進めています。
はじめに # LLMアプリケーション開発において、テキストだけでなく画像や音声などのマルチモーダルなデータを扱うケースが増えています。Langfuseは2024年8月に初めてマルチモーダルトレースのサポートを発表し、同年11月には画像、音声、PDFなどの添付ファイルにも対応する完全なマルチモーダルサポートを実現しました。
はじめに # LiveKit Agentsは、音声AIアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワークです。本記事では、Langfuseを使った観測可能性の実装と、その際に遭遇したトレース分離問題の解決方法を紹介します。
先日、新規アプリケーションのプロンプトを検討するにあたり、トレースデータ（ログ）が存在しない状態からデータセットを作成する必要がありました。
ある程度のデータ量を用意したかったため、手動入力を避ける方法（SDK や CSV）を調査・検証しました。 本記事では、基本となる UI での登録手順と、今回試した一括登録の手順をそれぞれ整理し、使い勝手や特徴を比較した備忘録として残します。
以前、Langfuse の mask オプションを利用する際のトレース保存方法について解説しました。（該当記事 ）
当時、 mask オプションに設定した関数内でトレースを保存しようとすると、該当の関数が再帰的に呼び出されてしまう問題がありました。該当記事内では、グローバル変数を用いて制御しましたがあまりスマートな方法とは言えません。
はじめに # 2025年4月9日、GoogleがAgent2Agent（A2A）プロトコルを発表 してから半年以上が経過し、多くの開発者がマルチエージェントシステムの構築に取り組んでいます。
はじめに # RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、外部知識を参照してLLMの回答精度を向上させる強力な技術です。
更新日：2025年9月16日
はじめに # 本記事では、Strands Agents とADK の二つのフレームワークを使用したシンプルなエージェント (両方ともLangfuse のMCPサーバーを使う) が、Langfuseを使ってどのように可視化されるのかをクイックに紹介する記事です。最近のアップデートで標準でグラフも出たりして便利です。タイトルが長すぎて、単にリフレーズしただけの冒頭文になってしまいました。
更新日：2025年9月16日
LLMアプリケーション開発プラットフォーム「Dify」と、LLMオブザーバビリティツール「Langfuse」を連携させるためのカスタムプラグイン「Dify Langfuse Plugin」が、v0.0.2にアップデートされました。
