Integración · Herramientas de desarrollo

Conecte Claude y ChatGPT con LangSmith

Pregunte a su IA sobre el estado de un proyecto de trazado, y obtendrá conteos de ejecuciones, latencia, tokens, costos y errores desde LangSmith, la plataforma de LangChain para trazado y evaluación. Puede agregar ejemplos a conjuntos de datos, registrar comentarios en las ejecuciones, leer y guardar versiones de prompts, y encontrar los colas de anotación asignadas.

Conecta LangChain (LangSmith) gratis

Plan gratuito, sin tarjeta de crédito. Solo lleva un minuto aproximadamente.

Prueba a pedirle

“¿Cuántas ejecuciones fallaron en el proyecto support-bot en las últimas 24 horas, y cuánto costaron?”
La IA obtiene estadísticas de ejecución para el proyecto en ese rango temporal: conteos, errores, latencia, tokens y costo.
“Agregue esta pregunta y la respuesta esperada al conjunto de datos de regresión.”
Encuentra el conjunto de datos y agrega un ejemplo con las entradas, la salida esperada y una división si se especifica.
“Muéstrame la versión más reciente del prompt de resumen.”
Lee el contenido del prompt en el último commit. También puede listar versiones anteriores para comparar.

Qué puede hacer tu IA

Proyectos de trazado y comentarios

Obtenga estadísticas de ejecución por proyecto, previsualice hilos de conversación y cree, liste y actualice comentarios.

Conjuntos de datos y ejemplos

Busque, cree y actualice conjuntos de datos, agregue, edite y elimine ejemplos, y exporte un conjunto de datos como CSV.

Prompts y colas de anotación

Busque el hub de prompts, lea y guarde versiones de prompts, cree prompts, y cree o busque colas de anotación.

“Marque la ejecución 4f2a como incorrecta y agregue un comentario explicando por qué.”
Registra comentarios sobre la ejecución con la clave de corrección, una puntuación y su comentario.
“Exporte el conjunto de datos de evaluación como CSV.”
Descarga los ejemplos del conjunto de datos como CSV o como aparecía en una fecha anterior.
“¿Qué colas de anotación están asignadas a mí?”
Busca las colas de anotación asignadas y puede abrir una para mostrar su rúbrica y configuraciones.

139 herramientas para LangChain (LangSmith)

Estas herramientas se activan al conectar la aplicación. Puedes desactivar cualquiera de ellas o exigir tu aprobación antes de que se ejecute.

create_annotation_queueModifica datosCrear un conjunto de anotaciones con un `name`, descripción opcional, instrucciones del rubric y configuraciones revisor.
create_batchVisible para otros
create_bulkVisible para otros
create_bulk_validate_examples_api_v1_examples_validate_bulk_postVisible para otros
create_comparativeModifica datos
create_configModifica datos
create_datasetModifica datosCrear un conjunto de datos con un `name`, `description` opcional y `data_type` (kv, llm o chat).
create_dataset_generateModifica datos
create_exampleModifica datosAgregar un ejemplo a un conjunto de datos: `dataset_id` más `inputs`, `outputs`, `metadata` y `split` opcionales.
create_experiment_evaluateModifica datos
create_feedbackModifica datosRegistrar retroalimentación sobre una ejecución: una retroalimentación `key` (ej. corrección) con `score` o `value`, `comment` y `run_id` opcionales.
create_feedback_configModifica datos
create_generateModifica datos
create_generate_queryModifica datos
create_groupModifica datos
create_invoke_promptModifica datos
create_logModifica datos
create_message_likeModifica datos
create_multipartModifica datos
create_populateModifica datos
create_projectModifica datos
create_promptModifica datosCrear un nuevo prompt mediante `repo_handle` y `is_public`, con descripción, readme y etiquetas opcionales.
create_repo_forkModifica datos
create_repo_ownerModifica datos
create_repo_projectModifica datos
create_repo_tagModifica datos
create_ruleModifica datos
create_rule_triggerModifica datos
create_runModifica datos
create_session_dashboardModifica datos
create_session_insightModifica datos
create_session_viewModifica datos
create_stat_stats_group_runs_api_v1_runs_group_stats_postModifica datos
create_studio_experimentModifica datos
create_sub_commentModifica datos
create_tokenElimina datos
create_triggerModifica datos
delete_annotation_queueElimina datos
delete_annotation_queuesMueve dinero
delete_comparativeElimina datos
delete_configElimina datos
delete_datasetElimina datos
delete_dataset_sharesMueve dinero
delete_datasetsMueve dinero
delete_deletesElimina datos
delete_exampleElimina datosEliminar permanentemente un ejemplo de conjunto de datos mediante `example_id`. No se puede deshacer.
delete_examplesMueve dinero
delete_feedbackElimina datos
delete_feedback_configsMueve dinero
delete_logElimina datos
delete_message_likesMueve dinero
delete_projectElimina datos
delete_repoElimina datos
delete_repo_ownersMueve dinero
delete_reposMueve dinero
delete_ruleElimina datos
delete_sessionElimina datos
delete_session_insightElimina datos
delete_session_viewElimina datos
delete_tagElimina datos
delete_tracesElimina datos
download_dataset_csvDescargar los ejemplos de un conjunto de datos como CSV mediante `dataset_id`, opcionalmente desde una versión pasada (`as_of`).
download_jsonl
download_openai
download_openai_ft
export_annotation_queuesModifica datos
get_annotation_queueObtener un conjunto de anotaciones mediante `queue_id`, incluyendo su rubric y configuraciones.
get_datasetObtener un conjunto de datos mediante `dataset_id`, incluyendo su descripción y conteo de ejemplos.
get_exampleObtener un ejemplo de conjunto de datos mediante `example_id`, incluyendo sus entradas y salidas.
get_example_2
get_feedbackObtener una entrada de retroalimentación mediante `feedback_id`.
get_insight_cluster
get_log
get_message
get_project
get_promptObtener detalles de un prompt mediante `owner` (manejo de inquilino, o '-' para el tuyo) y `repo` (manejo del prompt).
get_prompt_versionObtener el contenido (manifiesto) de una versión de prompt mediante `owner`, `repo` y `commit` (hash o 'latest').
get_run_statsModifica datosObtener estadísticas agregadas de ejecución (conteo, latencia, tokens, costo, errores) para uno o más proyectos de trazado en `session`, con rango temporal y filtros opcionales.
get_session_insight
get_session_view
get_sub_comments
get_tag
get_threadVista previa de las ejecuciones de un hilo de conversación mediante `thread_id`.
get_tracing_projectObtener un proyecto de trazado mediante `session_id`, opcionalmente con estadísticas de ejecución (`include_stats`).
list_annotation_queue_queues
list_configs
list_dataset_shares
list_dataset_splits
list_dataset_versions
list_diffs
list_feedbackListar comentarios, filtrados por `run`, `source`, puntuación o presencia de comentario, rango de fechas y paginación.
list_feedback_configs
list_insight_runs
list_projects
list_prompt_commitsListar las versiones guardadas (commits) de un prompt mediante `owner` y `repo`.
list_repo_owners
list_repo_projects
list_repo_tags
list_rule_last_applieds
list_rule_logs
list_rules
list_session_insights
list_session_metadata
list_tokens
list_v2s
save_prompt_versionModifica datosGuardar una nueva versión de un prompt: `owner`, `repo` y el prompt `manifest`, opcionalmente la `parent_commit`.
search_annotation_queuesBuscar colas de anotación por nombre, conjunto de datos o asignación (`assigned_to_me`).
search_dataset_versions
search_datasetsBuscar conjuntos de datos de LangSmith con `name_contains`, `name`, `id`, `data_type` o metadatos, con paginación por límite/offset.
search_examplesListar ejemplos en un conjunto de datos (pasar `dataset`), con opciones `splits`, `metadata`, `full_text_contains` y paginación.
search_promptsBuscar prompts en el hub de prompts de LangSmith por `query`, etiquetas, propietario o visibilidad.
search_session_views
search_streams
search_tags
submit_datasetVisible para otros
submit_exampleVisible para otros
submit_queryVisible para otros
submit_ruleVisible para otros
update_annotation_queueModifica datos
update_bulksVisible para otros
update_configModifica datos
update_datasetModifica datosActualizar los `name`, `description` o metadatos de un conjunto de datos mediante `dataset_id`.
update_dataset_sharesVisible para otros
update_dataset_splitsVisible para otros
update_dataset_tagsVisible para otros
update_exampleModifica datosActualizar los `inputs`, `outputs`, `metadata` o `split` de un ejemplo mediante `example_id`.
update_feedbackModifica datosActualizar la entrada de feedback con `score`, `value`, `comment` o `correction` mediante `feedback_id`.
update_feedback_configsVisible para otros
update_messageModifica datos
update_projectModifica datos
update_repoModifica datos
update_ruleModifica datos
update_runModifica datos
update_sessionModifica datos
update_session_insightModifica datos
update_session_viewModifica datos
update_tagModifica datos
update_view_renamesVisible para otros
upload_dataset_experimentModifica datos

Configúralo en tres pasos

1
Elige la aplicación
Crea una cuenta gratuita de PipMCP y elige LangChain (LangSmith) en la lista de aplicaciones.
2
Pega tu clave
Pegue una clave de API de LangSmith. En LangSmith abra Configuraciones > Claves de API y haga clic en Crear clave de API. Puede usar un Token de Acceso Personal o una Clave de Servicio con alcance limitado a un espacio de trabajo. Copie la clave inmediatamente, solo se muestra una vez.
3
Añade el enlace a tu IA
Recibirás un enlace MCP personal. Añádelo a Claude, ChatGPT o Cursor:
1. Haz clic en tu nombre y luego en Configuración › Conectores › Añadir conector personalizado.
2. Pega tu enlace como URL del servidor MCP remoto.
3. Actívalo desde el menú + de un chat.

Preguntas frecuentes

¿Qué puede hacer la IA en LangSmith?

Puede leer estadísticas de ejecución para proyectos de trazado, previsualizar hilos de conversación y leer conjuntos de datos, ejemplos, comentarios, prompts y colas de anotación. Puede crear conjuntos de datos, ejemplos, comentarios, prompts, versiones de prompts y colas de anotación, actualizar conjuntos de datos, ejemplos y comentarios, y eliminar ejemplos si activa esa herramienta.

¿Vé la clave de API de LangSmith?

No. Tu clave de API de LangSmith está encriptada y nunca se muestra al IA. Una vez guardada, no se vuelve a mostrar ni siquiera a ti. El IA solo ve los resultados de las herramientas que llama.

¿Puedo controlar qué puede hacer la IA?

Sí. Tú eliges qué herramientas están activas, por lo que puedes empezar con acceso solo lectura. Borrar un ejemplo de conjunto de datos es permanente y puede requerir tu aprobación antes de ejecutarse. Cada llamada a herramienta se registra.

¿Funciona con ChatGPT?

Sí. En ChatGPT ve a Configuración › Aplicaciones y Conectores › Avanzado y activa el Modo Desarrollador, luego añade tu enlace PipMCP. El Modo Desarrollador requiere un plan de pago de ChatGPT: Plus, Pro, Business o Enterprise. El mismo enlace también funciona en Claude (Configuración › Conectores › Añadir conector personalizado), Cursor y otros clientes MCP.

¿Cuánto cuesta?

PipMCP tiene un plan gratuito sin tarjeta de crédito. Los planes de pago cobran por tarea completada. También necesitas tu propio cuenta de LangSmith.

¿Debo usar un Personal Access Token o una Service Key?

Ambos funcionan. Un Personal Access Token actúa como tú. Una Service Key tiene alcance limitado a un espacio de trabajo, lo que se adapta a configuraciones compartidas donde el acceso no debe depender de una persona. Creas cualquiera en Configuración > Claves de API en LangSmith.