mcp-sentry: A Sentry MCP server について
mcp-sentry は、Sentry.io から issue を取得して分析する MCP サーバーです。Sentry アカウントのエラーレポートやスタックトレースを調べたい開発者を対象としています。ID または URL で個別の issue を確認することも、プロジェクト単位で一覧を取得することもできます。
主な機能
- 01ID または URL による issue 詳細の取得
- 02完全なスタックトレースの表示
- 03組織とプロジェクトの slug による issue 一覧
- 04issue の文脈を読み込む sentry-issue プロンプト
活用シーン
- 01AI アシスタントから特定の Sentry エラーを確認する
- 02プロジェクトの現在の issue 一覧を確認する
- 03デバッグ中に issue 詳細を会話の文脈として読み込む
MCP 対応
MCP サーバーとして、get_sentry_issue と get_list_issues の各ツールおよび sentry-issue プロンプトを MCP クライアントに提供します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
mcp-sentry:Sentry MCP サーバー
概要
Sentry.io からイシューを取得して分析するための Model Context Protocol サーバーです。このサーバーは、Sentry アカウントのエラーレポート、スタックトレース、その他のデバッグ情報を調べるツールを提供します。
ツール
get_sentry_issue- ID または URL を指定して Sentry のイシューを取得し、分析します
- 入力:
issue_id_or_url(string):分析する Sentry のイシュー ID または URL
- 返される内容:以下を含むイシューの詳細:
- タイトル
- イシュー ID
- ステータス
- レベル
- 初回確認のタイムスタンプ
- 最終確認のタイムスタンプ
- イベント数
- 完全なスタックトレース
get_list_issues- プロジェクトのスラッグを指定して Sentry のイシューを取得し、分析します
- 入力:
project_slug(string):分析する Sentry プロジェクトのスラッグorganization_slug(string):分析する Sentry 組織のスラッグ
- 返される内容:以下の詳細を含むイシューのリスト:
- タイトル
- イシュー ID
- ステータス
- レベル
- 初回確認のタイムスタンプ
- 最終確認のタイムスタンプ
- イベント数
- 基本的なイシュー情報
プロンプト
sentry-issue- Sentry からイシューの詳細を取得します
- 入力:
issue_id_or_url(string):Sentry のイシュー ID または URL
- 返される内容:会話のコンテキストとして整形されたイシューの詳細
インストール
Smithery 経由でのインストール
Smithery を使って、Claude Desktop に mcp-sentry を自動的にインストールするには:
npx -y @smithery/cli install @qianniuspace/mcp-sentry --client claude
uv を使用(推奨)
uv を使用する場合、特別なインストールは必要ありません。uvx を使って mcp-sentry を直接実行します。
PIP を使用
また、pip を使って mcp-sentry をインストールすることもできます:
pip install mcp-sentry
または uv を使用します
uv pip install -e .
インストール後、次のようにスクリプトとして実行できます:
python -m mcp_sentry
設定
Claude Desktop での使用
これを claude_desktop_config.json に追加します:
uvx を使用
"mcpServers": {
"sentry": {
"command": "uvx",
"args": ["mcp-sentry", "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN","--project-slug" ,"YOUR_PROJECT_SLUG", "--organization-slug","YOUR_ORGANIZATION_SLUG"]
}
}
docker を使用
"mcpServers": {
"sentry": {
"command": "docker",
"args": ["run", "-i", "--rm", "mcp/sentry", "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN","--project-slug" ,"YOUR_PROJECT_SLUG", "--organization-slug","YOUR_ORGANIZATION_SLUG"]
}
}
pip インストールを使用
"mcpServers": {
"sentry": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_sentry", "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN","--project-slug" ,"YOUR_PROJECT_SLUG", "--organization-slug","YOUR_ORGANIZATION_SLUG"]
}
}
Zed での使用
Zed の settings.json に追加します:
uvx を使用
例:Curson の場合
"context_servers": [
"mcp-sentry": {
"command": {
"path": "uvx",
"args": ["mcp-sentry", "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN","--project-slug" ,"YOUR_PROJECT_SLUG", "--organization-slug","YOUR_ORGANIZATION_SLUG"]
}
}
],
pip インストールを使用
"context_servers": {
"mcp-sentry": {
"command": "python",
"args": ["-m", "mcp_sentry", "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN","--project-slug" ,"YOUR_PROJECT_SLUG", "--organization-slug","YOUR_ORGANIZATION_SLUG"]
}
},
カスタムパスを指定して pip インストールを使用
"context_servers": {
"sentry": {
"command": "python",
"args": [
"-m",
"mcp_sentry",
"--auth-token",
"YOUR_SENTRY_TOKEN",
"--project-slug",
"YOUR_PROJECT_SLUG",
"--organization-slug",
"YOUR_ORGANIZATION_SLUG"
],
"env": {
"PYTHONPATH": "path/to/mcp-sentry/src"
}
}
},
デバッグ
MCP インスペクターを使ってサーバーをデバッグできます。uvx でインストールした場合:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-sentry --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN --project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG
または、特定のディレクトリにパッケージをインストールした場合や、開発中の場合:
cd path/to/servers/src/sentry
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-sentry --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN --project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG
またはターミナルで
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /Volumes/ExtremeSSD/MCP/mcp-sentry/src run mcp_sentry --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN
--project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG

フォーク元
ライセンス
この MCP サーバーは MIT License の下でライセンスされています。つまり、MIT License の条項および条件に従う限り、ソフトウェアを自由に使用、変更、配布できます。詳しくは、プロジェクトリポジトリの LICENSE ファイルをご覧ください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。