LangSmith MCP 服务器

使用 Model Context Protocol (MCP) 服务器，让语言模型从 LangSmith 获取对话历史、提示、运行、数据集、实验和账单。

WARNING

已弃用——请改用 LangSmith Remote MCP。

LangSmith 现在在 LangSmith Cloud 以及 自托管 LangSmith v0.15 或更高版本上托管了一个经 OAuth 认证的远程 MCP 服务器。Cloud 端点：

Region	Host / URL
GCP US	{`$ / https://${prefix_0 || "api.smith"}.langchain.com${suffix_0 || ""}`}
GCP EU	{`$ / https://eu.${prefix_0 || "api.smith"}.langchain.com${suffix_0 || ""}`}
GCP APAC	{`$ / https://apac.${prefix_0 || "api.smith"}.langchain.com${suffix_0 || ""}`}
AWS US	{`$ / https://aws.${prefix_0 || "api.smith"}.langchain.com${suffix_0 || ""}`}

BYOC 端点：https://<data_plane_url>/api/mcp，其中 <data_plane_url> 是你的 BYOC 数据平面的 URL。

自托管端点：https://<your-langsmith-host>/api/mcp。

它暴露与本页面所文档化的独立服务器相同的工具集，但通过带动态客户端注册的 OAuth 2.1 进行身份验证——无需 API 密钥、无需单独部署、无需标头配置。

下面文档化的独立服务器仍然是 v0.15 之前版本的自托管部署，以及偏好自行运行服务器的用户所支持的路径。

LangSmith MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，与 LangSmith 集成。它让 MCP 兼容的客户端（例如 AI 编码助手）能够读取你 LangSmith 工作区中的对话历史、提示、运行和追踪、数据集、实验以及账单用量。

示例用例

• 对话历史："Fetch the history of my conversation from thread 'thread-123' in project 'my-chatbot'"
• 提示管理："Get all public prompts" 或 "Pull the template for the 'legal-case-summarizer' prompt"
• 追踪和运行："Fetch the latest 10 root runs from project 'alpha'" 或 "Get all runs for a trace by UUID"
• 数据集："List datasets of type chat" 或 "Read examples from dataset 'customer-support-qa'"
• 实验："List experiments for dataset 'my-eval-set' with latency and cost metrics"
• 账单："Get billing usage for September 2025"

TIP

在代码或 Fleet 中使用该服务器

• 要在你的 Python 应用中连接并使用远程 MCP 服务器（包括本服务器），参阅 MCP（Model Context Protocol）。
• 要在 Fleet 中连接并使用本服务器，参阅远程 MCP 服务器。

快速开始（托管）

LangSmith MCP 服务器的一个托管版本可通过 LangSmith Remote MCP 使用，因此你无需自己运行服务器即可连接。

• URL： https://api.smith.langchain.com/mcp
• 身份验证： 交互式 MCP 客户端使用 OAuth 2.1。有关以编程方式使用 API 密钥访问，参阅 LangSmith Remote MCP 身份验证。

示例（Cursor mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "langsmith": {
      "url": "https://api.smith.langchain.com/mcp"
    }
  }
}

当你首次连接时，MCP 客户端会打开一个浏览器窗口以完成 OAuth 流程。

可用工具

对话和线程

工具	描述
get_thread_history	获取一个对话线程的消息历史。使用基于字符的分页：传入 page_number（从 1 开始）并使用返回的 total_pages 请求更多页。可选：max_chars_per_page、preview_chars。

提示管理

工具	描述
list_prompts	列出提示，可按可见性（公开/私密）和数量限制进行可选过滤。
get_prompt_by_name	按精确名称获取单个提示（详情和模板）。
push_prompt	仅文档：如何创建并将提示推送到 LangSmith。

追踪和运行

工具	描述
fetch_runs	从一个或多个项目获取运行（追踪、工具、链等）。支持过滤器（run_type、error、is_root）、FQL（filter、trace_filter、tree_filter）和排序。当设置了 trace_id 时，结果按字符分页；否则返回一批，最多到 limit。始终传入 limit 和 page_number。
list_projects	列出项目，可按名称、数据集和详细程度进行可选过滤。

数据集和示例

工具	描述
list_datasets	列出数据集，可按 ID、类型、名称或元数据过滤。
list_examples	按数据集 ID/名称或示例 ID 列出数据集中的示例；支持 filter、metadata、splits，以及可选的 as_of 版本。
read_dataset	按 ID 或名称读取一个数据集。
read_example	按 ID 读取一个示例，带可选的 as_of 版本。
create_dataset	仅文档：如何创建数据集。
update_examples	仅文档：如何更新数据集示例。

实验和评估

工具	描述
list_experiments	列出数据集的实验（参考）项目。需要 reference_dataset_id 或 reference_dataset_name。返回指标（延迟、成本、反馈）。
run_experiment	仅文档：如何运行实验和评估。

账单

工具	描述
get_billing_usage	获取某个日期范围的组织账单用量（例如追踪计数）。可选的工作区过滤器。

分页（基于字符）

返回大负载的工具使用基于字符预算的分页，以便响应保持在一个大小限制之内：

• 使用于： get_thread_history 和 fetch_runs（当设置了 trace_id 时）。
• 参数： 在每次请求上发送 page_number（从 1 开始）。可选：max_chars_per_page（默认 25000，最大 30000）、preview_chars（用 "... (+N chars)" 截断长字符串）。
• 响应： 包含 page_number、total_pages 和该页的负载。通过再次以 page_number = 2、然后 3 调用直到 total_pages 来请求更多。
• 优点： 页是按字符计数构建的，而非按条目计数；无需游标或服务器端状态——只有页码。

安装（在本地运行）

如果你更喜欢在本地运行服务器（或使用自托管的 LangSmith 端点），请安装它并配置你的 MCP 客户端。

前提条件

1. 安装 uv（Python 包安装器）：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 安装该包：

   uv run pip install --upgrade langsmith-mcp-server

MCP 客户端配置

将该服务器添加到你的 MCP 客户端配置。对 command 值使用来自 which uvx 的路径。

PyPI / uvx：

{
  "mcpServers": {
    "LangSmith API MCP Server": {
      "command": "/path/to/uvx",
      "args": ["langsmith-mcp-server"],
      "env": {
        "LANGSMITH_API_KEY": "your_langsmith_api_key",
        "LANGSMITH_WORKSPACE_ID": "your_workspace_id",
        "LANGSMITH_ENDPOINT": "https://api.smith.langchain.com"
      }
    }
  }
}

从源码（先克隆 langsmith-mcp-server）：

{
  "mcpServers": {
    "LangSmith API MCP Server": {
      "command": "/path/to/uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/path/to/langsmith-mcp-server",
        "run",
        "langsmith_mcp_server/server.py"
      ],
      "env": {
        "LANGSMITH_API_KEY": "your_langsmith_api_key",
        "LANGSMITH_WORKSPACE_ID": "your_workspace_id",
        "LANGSMITH_ENDPOINT": "https://api.smith.langchain.com"
      }
    }
  }
}

将 /path/to/uv、/path/to/uvx 和 /path/to/langsmith-mcp-server 替换为你的实际路径。

Docker 部署（HTTP-streamable）

你可以用 Docker 将服务器作为 HTTP 服务运行，使客户端通过 HTTP-streamable 协议连接。

1. 构建并运行：

   docker build -t langsmith-mcp-server .
   docker run -p 8000:8000 langsmith-mcp-server

   使用 langsmith-mcp-server 仓库作为 Dockerfile 和构建上下文。

2. 将你的 MCP 客户端连接到 http://localhost:8000/mcp，带上 LANGSMITH-API-KEY 标头（以及可选的 LANGSMITH-WORKSPACE-ID、LANGSMITH-ENDPOINT）。

3. 健康检查（无需身份验证）：

   curl http://localhost:8000/health

有关完整的 Docker 和 HTTP-streamable 详情，参阅 LangSmith MCP 服务器仓库。

部署概览

使用托管的 MCP 服务器连接到 LangSmith Cloud（smith.langchain.com、eu.smith.langchain.com、apac.smith.langchain.com 或 aws.smith.langchain.com）。要连接到 Cloud 或自托管 LangSmith，请在本地运行服务器并设置 LANGSMITH_ENDPOINT。对于自托管部署，你也可以通过在你的 VPC 内运行 Docker 镜像来运行服务器。

flowchart LR
  subgraph Client["MCP client"]
    C[Cursor / Claude Code / etc.]
  end

  subgraph CloudPath["Cloud"]
    H[Hosted MCP server]
    LSCloud[LangSmith Cloud]
  end

  subgraph LocalPath["Local"]
    LocalServer[Local MCP server]
  end

  subgraph SelfHostedPath["Self-hosted"]
    D[Docker MCP server]
    LSSelf[Self-hosted LangSmith]
  end

  C --> H
  H --> LSCloud
  C --> LocalServer
  LocalServer --> LSCloud
  LocalServer --> LSSelf
  C --> D
  D --> LSSelf

环境变量

变量	必需	描述
LANGSMITH_API_KEY	是	用于身份验证的 LangSmith API 密钥。
LANGSMITH_WORKSPACE_ID	否	当你的 API 密钥可访问多个工作区时的工作区 ID。
LANGSMITH_ENDPOINT	否	API 端点 URL（用于自托管或自定义区域）。默认：https://api.smith.langchain.com。

对于托管服务器，使用与标头相同的名称：LANGSMITH-API-KEY、LANGSMITH-WORKSPACE-ID、LANGSMITH-ENDPOINT。

TypeScript 实现

官方 Python 服务器有一个社区维护的 TypeScript/Node.js 移植版本可用。要运行它：LANGSMITH_API_KEY=your-key npx langsmith-mcp-server。

源码与包：GitHub · npm。由 amitrechavia 维护。

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