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プロンプトを修正した後、「なんとなく良くなった」という感覚だけでリリースしていませんか？Langfuseの最新機能「Experiments Baseline」を使えば、変更前後の挙動を定量的に比較し、予期せぬ品質低下（デグレ）を即座に可視化できます。本記事では、Python SDK V3を用いた具体的な実装手順と、リグレッションテストの自動化フローを徹底解説します。

LLM オブザーバビリティプラットフォーム「Langfuse」に機能を追加して、PR がマージされるまでの過程を紹介します。環境構築でハマったポイントや解決方法もまとめているので、日本語でのコントリビュートガイドとしてもお使いください。 この記事で得られること Langfuse 開発環境のセットアップ手順 実際に遭遇したエラーと解決法 セルフホスト/クラウドモードの違いと切り替え方 PR 作成時のベストプラクティス コントリビュートの背景 セルフホスト環境で Langfuse を使っていて、Vertex AI の認証に Application Default Credentials（ADC）  を使いたかったのですが、その機能がありませんでした。AWS Bedrock には既に ADC 対応があったので、Vertex AI にも同様の機能を実装することにしました。 成果 : PR #11039  がv3.140.0でマージされました 🎉 （私の PR #10915  が取り込まれたもの） まずは公式ドキュメントを読もう Langfuse には充

This article presents a focused comparison between the newly released Langfuse MCP Server and the existing Dify Langfuse Plugin, specifically for prompt management within Dify workflows. The core purpose is to help Dify users choose the optimal tool. The MCP Server is positioned as the official gateway to Langfuse's full feature set, including specialized tools for Chat prompt creation (createChatPrompt) and label management (updatePromptLabels).

Langfuse MCPサーバーは、プロンプト管理をDifyから統一されたHTTP API経由で操作するための公式エンドポイントとしてリリースされました。これにより、Chatプロンプトの作成やラベルの厳密な管理（updatePromptLabels）など、Langfuseのフル機能にアクセスできる点が特長です。しかし、Difyの仕様上、同じサーバーURLで複数のLangfuseプロジェクトを同時に扱えず、またプロンプト取得時の変数置換機能も内蔵されていません。 一方、弊社が開発したDify Langfuseプラグインは、Difyユーザー特有のニーズに対応しています。特に、Get Promptツールに変数置換機能が組み込まれているため、プロンプトテンプレートの動的な利用がDifyのコード実行ブロックなしで実現でき、ワークフローを簡略化できます。また、認証設定をブロックごとに行えるため、複数のLangfuse組織・プロジェクトを同時に運用する柔軟性があります。

Google Cloud IAP保護下のLangfuseで課題となる、トークンの有効期限切れ（1時間）への対策を解説。Python SDKを利用し、httpxとOpenTelemetry ExporterでIAPトークンを動的に更新・維持する実装方法を紹介します。