Logs de LLM no Claude: conector MCP com OAuth, sem chave de API

Adicione um gateway de LLM ao Claude como conector, faça login, autorize a leitura dos logs de requisições e pergunte no chat. Três perguntas, 14 chamadas de ferramentas, resultados conferidos.

11 de outubro de 2026

“Qual sessão custou mais nesta manhã e por quê?” Você pode responder a essa pergunta navegando pelo console ou perguntando ao Claude em um chat com acesso aos mesmos registros. Neste guia, adicionamos o gateway Synthorai ao Claude como um conector via MCP, o protocolo que disponibiliza ferramentas para um modelo. Fazemos login em vez de colar uma chave de API, autorizamos apenas a leitura dos logs de requisições e fazemos três perguntas sobre as sessões dos guias anteriores desta série. Todos os números das respostas bateram com os registros de cobrança.

TL;DR

• O Claude se conecta ao servidor MCP do gateway Synthorai como um conector personalizado, com login via OAuth e sem precisar colar uma chave de API.
• Ao autorizar apenas os logs de requisições, disponibilizamos ao Claude quatro ferramentas somente de leitura e uma chave com o escopo logs.read, que expira em 7 dias.
• O Claude Fable 5.1 respondeu a três perguntas sobre os logs com 14 chamadas de ferramentas. Todos os valores bateram com os registros de cobrança.
• As ferramentas de logs retornam custo, tokens e status, nunca o texto do prompt ou da resposta.

A conexão usa MCP (Model Context Protocol), o padrão para disponibilizar ferramentas a um assistente: o servidor lista as ferramentas que oferece, e o assistente as chama. O gateway disponibiliza esse servidor em https://synthorai.io/v1/mcp. Conector é o nome que o Claude dá a um servidor MCP adicionado à sua conta. Esta página não tem código, e você não precisa instalar nada.

Configuramos a conexão em 10 de outubro de 2026 e fizemos as perguntas no dia seguinte, pelo claude.ai no navegador, usando o Claude Fable 5.1 como modelo do chat. No Claude Desktop, o processo para adicionar um conector personalizado é o mesmo.

Como adicionar o gateway ao Claude?

Adicione um conector personalizado com um nome e a URL do servidor. No Claude, abra Personalizar, depois Conectores, selecione Adicionar e escolha “Adicionar conector personalizado”:

Selecione Continuar para o Claude verificar o servidor. Em seguida, ele mostra como será a conexão, com duas opções já detectadas a partir das informações fornecidas pelo servidor:

• Autenticação: “Entrar agora”. Cada pessoa faz login no servidor antes de usar suas ferramentas. Isso é OAuth: o servidor pede que você autorize a conexão no navegador e entrega um token de acesso ao Claude. Não é preciso digitar uma chave de API nem armazená-la em um arquivo.
• Cliente OAuth: “Registrar automaticamente”. O Claude se registra no servidor ao conectar. Você não precisa criar um ID de cliente.

Mantenha as duas opções detectadas e selecione Adicionar. O Claude redireciona você para o Synthorai para autorizar a conexão. Se a página do conector informar que a conexão expirou, selecione Reconectar: foi assim que chegamos à página de autorização.

O que você autoriza ao fazer login?

Você escolhe o workspace, a finalidade da conexão, os dados que ela pode acessar e quando o acesso termina. Essa página é servida pelo gateway. Se você não estiver conectado ao console, ela pede que faça login primeiro:

• Workspace. A conexão acessa um único workspace. Escolha aquele que contém as requisições sobre as quais você quer perguntar.
• Finalidade da conexão. “Executar modelos” permite que o Claude chame modelos pelo gateway, com cobrança no workspace. Neste guia, usamos “Ler e gerenciar o workspace”, que concede apenas as permissões marcadas abaixo dessa opção.
• O Claude pode usar. Há cinco grupos: uso e saldo, logs de requisições, biblioteca de prompts, chaves de API (somente leitura) e membros com logs de auditoria e configurações. Marcamos apenas os logs de requisições.
• Acesso. Somente leitura. Nosso workspace não permite alterações via MCP, uma opção definida nas configurações do workspace, então a página não oferece outro nível de acesso.
• O acesso termina após. 1, 7, 30 ou 90 dias. Mantivemos 7.

Selecione Permitir. O navegador volta ao Claude, que mostra o conector como conectado e lista suas ferramentas:

O conector tem quatro ferramentas, todas somente de leitura: search_requests, get_request, list_sessions e list_traces. Elas retornam o que foi chamado e o resultado da chamada (modelo, status, tokens, custo, tempos, sessão, trace e labels), mas nunca o prompt ou a resposta. Nessa página, você também pode configurar cada ferramenta para permitir sempre, pedir autorização antes de executar ou bloquear.

Onde a conexão aparece no gateway?

Ela aparece como uma chave própria, em Chaves de API, na aba Chaves de administração:

A chave se chama MCP: Claude, tem apenas o escopo que você marcou (logs.read) e expira na data escolhida. Um escopo é uma permissão associada a uma chave. Você nunca vê nem manipula essa chave, mas pode desativá-la ou excluí-la aqui. Isso encerra a conexão imediatamente, independentemente do que o Claude tenha armazenado.

O que perguntamos, e as respostas estavam certas?

Fizemos três perguntas sobre as requisições que as demonstrações desta série tinham acabado de gerar. Todos os valores das respostas bateram com os registros de cobrança impressos pelos scripts de demonstração. Cada pergunta define um intervalo de tempo e uma label para delimitar a busca. Uma label é um par de chave e valor que a aplicação envia em cada requisição pelo cabeçalho X-Synthorai-Metadata. As demonstrações marcam todas as requisições com feature, case (o problema reproduzido) e variant (before para a execução com problema e after para a execução equivalente corrigida). O cache de prompts, mencionado nas respostas, cobra menos por um prefixo de prompt repetido: há uma gravação no primeiro envio e leituras nos envios seguintes.

Use o conector Synthorai. Considere apenas as requisições entre 2026-10-11T11:24:00Z e 2026-10-11T11:32:00Z com a label feature = support-agent. Qual sessão com a label case = cache-miss, case = context-growth ou case = replay-mismatch custou mais, e o que nas contagens de tokens explica esse custo?

As respostas fizeram três coisas além de repetir os números:

• Usaram labels sem receber instruções sobre como usá-las. Ao abrir uma chamada de ferramenta no chat, você vê seus argumentos: a primeira chamada de list_sessions enviou labels com case = cache-miss e feature = support-agent, o intervalo de tempo e um limite de 50. Houve uma chamada desse tipo para cada caso. Na terceira pergunta, o Claude primeiro pesquisou qual campo identificava o usuário, encontrou a label _user e filtrou por ela.
• Encontraram a comparação que uma pessoa faria. A primeira resposta identifica a sessão de Por que meu agente de LLM custa tanto? em que uma mensagem foi salva de forma diferente daquela em que foi enviada. O Claude encontrou a sessão equivalente corrigida pela label variant = after, observou que as duas tinham volumes de prompt quase iguais e atribuiu a diferença de 2.5x aos tokens gravados no cache em comparação com os lidos dele. Também detalhou a sessão mais cara interação por interação, mostrando que o custo quase dobra da primeira à sexta conforme o prompt cresce.
• Explicaram o que os números mostram e o que não mostram. A segunda resposta aponta que a sessão corrigida gerou mais tokens de saída (1,750 contra 1,599). Portanto, a economia apenas na entrada é maior que a diferença líquida de 25.6%. A primeira diz que o conector não retorna o conteúdo dos prompts, então não é possível ver o que impediu a correspondência com o cache.

Conferimos tanto os números quanto a explicação da primeira resposta. O modelo dessas sessões é o GPT-6 Luna, que cobra, por milhão de tokens, $0.10 pela entrada, $0.01 pela entrada lida do cache, $0.125 pela entrada gravada no cache e $0.50 pela saída. Com esses preços, os 24,539 tokens gravados no cache, 18 outros tokens de entrada e 1,523 tokens de saída da sessão mais cara totalizam $0.003831. Na sessão equivalente corrigida, 5,840 tokens gravados, 18,844 lidos, 18 outros tokens de entrada e 1,204 tokens de saída totalizam $0.001522. Os dois valores correspondem à cobrança, confirmando a explicação baseada em gravações e leituras do cache.

O que conferir em uma resposta?

Confira primeiro o escopo das chamadas de ferramentas, depois as explicações que dependem dos preços ou da sua configuração. Os números das nossas três respostas estavam corretos. Valores copiados do resultado de uma ferramenta são os mais confiáveis; percentuais e proporções são calculados pelo próprio modelo, então vale refazer essas contas. Quatro pontos ainda podem levar a conclusões erradas:

• O alcance da resposta depende das chamadas de ferramentas. Cada chamada tem um intervalo de tempo, labels e um limite. O chat lista todas as chamadas e seus argumentos. Assim, você pode verificar se “a sessão mais cara” foi escolhida entre todas as sessões ou apenas entre as primeiras 50.
• As explicações vêm do conhecimento geral do modelo. Os registros mostram o que aconteceu. A causa é uma inferência do modelo e pode não se aplicar aos seus modelos ou preços. Recalcule um valor, como fizemos acima, antes de agir com base em uma explicação.
• Os horários aparecem no seu fuso horário. Os logs estão em UTC, e perguntamos usando UTC. As respostas mostraram os horários no fuso do Pacífico, que o Claude usava para nossa conta. Compare esses horários com o intervalo UTC da pergunta.
• As ferramentas nunca retornam conteúdo. O Claude pode informar que uma requisição falhou com 404 e dizer o que constava no erro. Ele não pode dizer o que o usuário perguntou e avisa quando uma pergunta exige esse conteúdo.

Incluir uma label e um intervalo de tempo curto na pergunta ajuda a manter a resposta precisa e pequena, já que cada linha retornada por uma ferramenta entra na conversa.

Quanto custa, e como manter a conexão segura?

As ferramentas de logs são gratuitas, e o trabalho do modelo faz parte do seu plano Claude. Portanto, as perguntas não geram cobrança no gateway. Uma investigação longa consome a franquia do plano, pois os resultados das ferramentas contam como parte da conversa.

A conexão fica restrita ao que você autorizou:

• Um grupo de dados. Como marcamos apenas os logs de requisições, a conexão não tem ferramentas para consultar saldos, prompts, chaves ou membros.
• Somente leitura. Nenhuma ferramenta altera dados ou chama um modelo.
• Uma data de término. A chave expira após o período escolhido, e você pode excluí-la antes.
• Sem o texto de prompts ou respostas. As ferramentas retornam apenas metadados.
• Permissões de ferramentas no Claude. Cada ferramenta pode ser configurada para pedir autorização antes de executar, que é o padrão na página do conector. Nosso chat usou o modo de permissões Auto do Claude. Nesse modo, ele usa conectores por conta própria e só pausa quando algo parece inseguro, então as chamadas somente de leitura foram executadas sem pedir confirmação.

Tenha cuidado ao compartilhar um chat desse tipo. Uma resposta pode citar IDs de sessões, IDs de usuários da label _user e nomes de modelos.

Perguntas frequentes

O Claude pode ler meus logs de requisições de LLM?

Sim, por meio de um conector para um servidor MCP que disponibilize esses logs. Com o gateway Synthorai adicionado como conector personalizado e os logs de requisições autorizados no login, o Claude pode pesquisar requisições, listar sessões e traces e consultar custo, tokens, status e labels. Ele não pode ler prompts ou respostas, porque as ferramentas não retornam esse conteúdo.

Preciso de uma chave de API para conectar o Claude a um servidor MCP?

Não, se o servidor oferecer login via OAuth. Ao adicionar https://synthorai.io/v1/mcp como conector personalizado, você é direcionado a uma página de autorização. O próprio gateway cria uma chave para a conexão, apenas com os escopos marcados e validade de 1 a 90 dias. A chave aparece em Chaves de API, onde você pode excluí-la.

Qual é a precisão do Claude ao analisar logs?

No nosso teste com o Claude Fable 5.1, todos os valores das três respostas bateram com os registros de cobrança: custos, contagens de tokens, contagens de requisições e códigos de status. A explicação da sessão mais cara também se confirmou quando recalculamos a cobrança usando os preços do modelo. Mesmo assim, confira as chamadas de ferramentas que sustentam cada resposta.

Quanto custa perguntar ao Claude sobre os logs do gateway?

Não há custo na fatura do gateway: as ferramentas de logs são gratuitas, e as três perguntas desta página geraram 14 chamadas de ferramentas. O trabalho do modelo consome seu plano Claude. Um programa que faz perguntas pela API paga pelos tokens do modelo que usa, custo medido em Disponibilize ferramentas de logs para seu agente.

É seguro conectar o Claude aos logs de requisições?

A segurança depende do que você autoriza. Esta conexão tinha acesso a um único grupo de dados (os logs de requisições), permissão somente de leitura, validade de 7 dias e nenhum acesso ao texto de prompts ou respostas. Ela não pode alterar o workspace nem chamar um modelo. Excluir sua chave em Chaves de API encerra a conexão.

Leituras relacionadas

• Rastreie um agente de LLM: como as requisições recebem os IDs de sessão e as labels usados nos filtros dessas perguntas.
• Por que meu agente de LLM custa tanto?: as sessões analisadas nas duas primeiras perguntas.
• Por que meu agente de LLM está lento? e Depure um agente de LLM: o mesmo tipo de investigação feito manualmente no console.
• Custo do Claude Code por subagente: como as sessões do próprio Claude Code aparecem nesses mesmos logs.
• Disponibilize ferramentas de logs para seu agente: as mesmas ferramentas usadas por um programa com chave de API e o custo dos tokens do modelo.
• Referência do servidor MCP: todas as ferramentas, os escopos das chaves e como restringir uma conexão.

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