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S
Sentry

Sentry

本地服务
github.com/javaDer开发工具382 周前更新

关于 Sentry

mcp-sentry-custom 是用于 Sentry.io 或自托管 Sentry 实例的 MCP 服务,面向需要在对话中检查错误与调试信息的开发者。它可查询单个或项目内的问题,并返回堆栈跟踪及事件概况。

主要功能

  1. 01按 ID 或 URL 获取问题详情
  2. 02按项目和组织列出问题
  3. 03查看堆栈跟踪与事件信息
  4. 04提供格式化问题提示词

适用场景

  1. 01检查特定 Sentry 问题的错误详情
  2. 02梳理项目中的问题及其状态
  3. 03将堆栈跟踪纳入调试对话

MCP 相关

该 MCP 服务向客户端暴露 Sentry 问题查询工具和一个格式化问题提示词,可连接 Sentry.io 或自托管实例。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"sentry-custom": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-sentry-custom"
]
}
}
}
启动命令uvx mcp-sentry-custom

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypimcp-sentry-custom

工具

2

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
issue_id_or_urlstring是要分析的 Sentry issue ID 或 URL

详细介绍

English 中文

以下是经过修订和润色的 mcp-sentry-custom 项目 README.md,格式清晰、准确且专业,并遵循标准 Markdown 规范,将内容组织为逻辑清晰的各个部分。


mcp-sentry-custom:Sentry MCP 服务

概述

mcp-sentry-custom 是一种模型上下文协议(MCP)服务,旨在从 Sentry.io 或可自托管的 Sentry 实例中检索和分析问题。此服务提供了一些工具,可直接从你的 Sentry 账户检查错误报告、堆栈跟踪和其他调试信息。

功能

工具
  1. get_sentry_issue

    • 说明:通过 ID 或 URL 检索并分析特定的 Sentry 问题。
    • 输入:
      • issue_id_or_url(字符串):要分析的 Sentry 问题 ID 或完整 URL。
    • 返回:问题详细信息,包括:
      • 标题
      • 问题 ID
      • 状态
      • 级别
      • 首次出现时间戳
      • 最后出现时间戳
      • 事件数
      • 完整堆栈跟踪
  2. get_list_issues

    • 说明:检索并分析特定项目的 Sentry 问题列表。
    • 输入:
      • project_slug(字符串):Sentry 项目 slug。
      • organization_slug(字符串):Sentry 组织 slug。
    • 返回:问题列表及其详细信息,包括:
      • 标题
      • 问题 ID
      • 状态
      • 级别
      • 首次出现时间戳
      • 最后出现时间戳
      • 事件数
      • 基本问题信息
提示词
  1. sentry-issue
    • 说明:从 Sentry 检索格式化的问题详情,以便在对话上下文中使用。
    • 输入:
      • issue_id_or_url(字符串):Sentry 问题 ID 或 URL。
    • 返回:格式化的问题详情。

安装

通过 Smithery 安装

通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 mcp-sentry-custom:

npx -y @smithery/cli install @javaDer/mcp-sentry-custom --client claude
使用 uv(推荐)

使用 uv 时无需进行特定安装。你可以通过 uvx 直接运行 mcp-sentry-custom:

uvx mcp-sentry-custom --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN --project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG --sentry-url YOUR_SENTRY_URL
使用 pip

或者,通过 pip 安装 mcp-sentry-custom:

pip install mcp-sentry-custom

或者,使用 uv:

uv pip install -e .

安装后,将其作为脚本运行:

python -m mcp_sentry

配置

与 Claude Desktop 配合使用

将以下内容添加到你的 claude_desktop_config.json:

使用 uvx
{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-sentry-custom",
        "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN",
        "--project-slug", "YOUR_PROJECT_SLUG",
        "--organization-slug", "YOUR_ORGANIZATION_SLUG",
        "--sentry-url", "YOUR_SENTRY_URL"
      ]
    }
  }
}
使用 Docker
{
  "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",
        "--sentry-url", "YOUR_SENTRY_URL"
      ]
    }
  }
}
使用 pip 安装
{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m", "mcp_sentry",
        "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN",
        "--project-slug", "YOUR_PROJECT_SLUG",
        "--organization-slug", "YOUR_ORGANIZATION_SLUG",
        "--sentry-url", "YOUR_SENTRY_URL"
      ]
    }
  }
}
与 Zed 配合使用

将以下内容添加到 Zed 中的 settings.json:

使用 uvx
{
  "context_servers": {
    "mcp-sentry-custom": {
      "command": {
        "path": "uvx",
        "args": [
          "mcp-sentry-custom",
          "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN",
          "--project-slug", "YOUR_PROJECT_SLUG",
          "--organization-slug", "YOUR_ORGANIZATION_SLUG",
          "--sentry-url", "YOUR_SENTRY_URL"
        ]
      }
    }
  }
}
使用 pip 安装
{
  "context_servers": {
    "mcp-sentry-custom": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m", "mcp_sentry",
        "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN",
        "--project-slug", "YOUR_PROJECT_SLUG",
        "--organization-slug", "YOUR_ORGANIZATION_SLUG",
        "--sentry-url", "YOUR_SENTRY_URL"
      ]
    }
  }
}
使用 pip 安装并指定自定义路径
{
  "context_servers": {
    "mcp-sentry-custom": {
      "command": "python",
      "args": [
        "-m", "mcp_sentry",
        "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN",
        "--project-slug", "YOUR_PROJECT_SLUG",
        "--organization-slug", "YOUR_ORGANIZATION_SLUG",
        "--sentry-url", "YOUR_SENTRY_URL"
      ],
      "env": {
        "PYTHONPATH": "path/to/mcp-sentry-custom/src"
      }
    }
  }
}

调试

使用 MCP 检查器调试服务。

通过 uvx 安装
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx mcp-sentry-custom --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN --project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG --sentry-url YOUR_SENTRY_URL
本地开发

如果你已将软件包安装到特定目录,或正在开发该软件包:

cd path/to/mcp-sentry-custom/src
npx @modelcontextprotocol/inspector uv run mcp-sentry-custom --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN --project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG --sentry-url YOUR_SENTRY_URL

或者,使用自定义目录:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/mcp-sentry-custom/src run mcp_sentry --auth-token YOUR_SENTRY_TOKEN --project-slug YOUR_PROJECT_SLUG --organization-slug YOUR_ORGANIZATION_SLUG --sentry-url YOUR_SENTRY_URL

派生自

此项目派生自:
https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/sentry

许可证

此 MCP 服务采用 MIT License 授权。你可以自由使用、修改和分发此软件,但须遵守 MIT License 的条款和条件。更多详情请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。


变更说明
  1. 格式:使用规范的 Markdown 标题、列表和代码块,提升可读性。
  2. 一致性:统一术语(例如,mcp_sentry 与 mcp-sentry-custom),并移除冗余的 <TEXT> 和 <JSON> 标签。
  3. 清晰度:重写“概览”和“功能”等部分,使其更加简洁、准确。
  4. 完整性:修复不完整的句子,并确保所有配置示例结构正确。
  5. 专业语气:调整措辞,使其更加正式、精炼。

如果你希望进一步润色,请告诉我!

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。