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[bot] MCP (Model Context Protocol) Python SDK: no instrumentation for ClientSession tool-calling execution

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Mantenedores costumam responder em até 1 dia

@raoashish10 já está trabalhando nisso.

Desde 2/8/2026.

Avaliação

Dificuldade
4/5
Tempo estimado
3-5 dias
Facilidade para iniciantes
48/100
Tipo de issue
Funcionalidade
Clareza
Razoavelmente clara
Status de atividade
Pouca atividade
Stack de tecnologia
python
Domínio
observability-sre

Direção de pesquisa

Comece por py/src/braintrust/integrations/adk/test_adk_mcp_tool.py e pelo layout ao redor de py/src/braintrust/integrations/, pois o repositório não tem uma integração mcp independente. Revise as superfícies estáveis de mcp.ClientSession listadas na issue e as convenções de tracing existentes; o trabalho estará concluído quando chamadas diretas de ferramentas, leituras de recursos e operações de prompt estiverem instrumentadas com as entradas, saídas e metadados indicados, e a tabela de integrações do README tiver sido atualizada.

Escrita pelo modelo de indexação a partir do texto da issue.

Descrição

bot-automation

Summary

The official Model Context Protocol Python SDK (PyPI package mcp, https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) is not instrumented anywhere in this repo. mcp.ClientSession exposes an execution surface for agent tool-calling — call_tool(), list_tools(), read_resource(), list_resources(), list_prompts(), get_prompt() — that a developer's own agent code can call directly, independent of any of the agent frameworks this repo already instruments (claude_agent_sdk, openai_agents, google-adk, etc., which each embed their own MCP client internally).

Braintrust already instruments several agent-run frameworks that use MCP under the hood (e.g. Google ADK — see py/src/braintrust/integrations/adk/test_adk_mcp_tool.py — plus Claude Agent SDK and OpenAI Agents SDK), but a developer who talks to an MCP server directly via the standalone mcp SDK (not through one of those frameworks) gets zero tracing for their tool calls, resource reads, or prompt fetches.

Braintrust docs status: not_found. https://www.braintrust.dev/docs/guides/tracing lists supported providers ("OpenAI, Anthropic, Gemini, AWS Bedrock, Azure, Mistral, Together, Groq, and many more") and frameworks ("LangChain, LangGraph, CrewAI, Vercel AI SDK, Pydantic AI, DSPy, and many more") but does not mention the standalone MCP Python SDK or ClientSession instrumentation.

What needs to be instrumented

SDK surface Already traced?
ClientSession.call_tool(name, arguments) No
ClientSession.list_tools() No
ClientSession.read_resource(uri) No
ClientSession.list_resources() No
ClientSession.get_prompt(name, arguments) No

A useful span for call_tool should record input (tool name + arguments), output (CallToolResult.content / structuredContent), and metadata (provider: "mcp", server name/transport).

Upstream sources

Local repo files inspected

  • Repo-wide grep for import mcp, from mcp, ClientSession under py/src/braintrust/ — zero matches
  • py/src/braintrust/integrations/adk/test_adk_mcp_tool.py — MCP only exercised as a sub-feature of the Google ADK integration; no standalone mcp patcher
  • py/src/braintrust/integrations/ — no mcp/ directory
  • README.md integrations table — no MCP entry

Note: as of this writing the mcp package's v2 line (2.0.0b1) is an explicit pre-release not intended for production per its own README, so instrumentation should target the stable v1.x ClientSession API.

Linguagem predominante
Python
Estrelas
21
Forks
23
Merge médio
20h 2min
PRs com merge (30d)
95

Preparar o ambiente

Primeiros passos

  1. Leia a issue inteira e depois o guia de contribuição do projeto.
  2. Comente na issue dizendo que vai assumir — evita que duas pessoas façam o mesmo trabalho.
  3. Faça um fork do repositório e trabalhe em uma branch.
  4. Abra um pull request que referencie o número da issue.

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