关于 Sentry Mcp
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。
暂未收录安装方式
我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。
工具
还没有获取到工具列表
本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。
详细介绍
MCP Server Sentry - TypeScript 实现
这是一个使用 TypeScript 实现的 Model Context Protocol(MCP)服务,用于连接 Sentry 错误跟踪服务。此服务允许 AI 模型查询和分析 Sentry 上的错误报告和事件。
功能
-
get_sentry_issue工具- 按 ID 或 URL 获取并分析 Sentry 问题
- 输入:
issue_id_or_url(字符串):要分析的 Sentry 问题 ID 或 URL
- 返回:问题详情,包括:
- 标题
- 问题 ID
- 状态
- 级别
- 首次出现时间戳
- 最近出现时间戳
- 事件数量
- 完整堆栈跟踪
-
sentry-issue提示词模板- 从 Sentry 获取问题详情
- 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,作为对话上下文
安装
# Install dependencies
npm install
# Build the project
npm run build
配置
此服务使用环境变量进行配置。在项目根目录中创建一个 .env 文件:
# Required: Sentry authentication token
SENTRY_AUTH_TOKEN=your_sentry_auth_token
# Optional: Sentry organization name
SENTRY_ORGANIZATION_SLUG=your_organization_slug
# Optional: Sentry project name
SENTRY_PROJECT_SLUG=your_project_slug
# Optional: Sentry base url
SENTRY_BASE_URL=https://sentry.com/api/0
或者,也可以在运行时设置这些环境变量。
运行
通过标准 IO 运行服务:
node dist/index.js
使用 MCP Inspector 进行调试:
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js
环境变量说明
SENTRY_AUTH_TOKEN(必需):你的 Sentry API 访问令牌SENTRY_PROJECT_SLUG(可选):你的 Sentry 项目 slugSENTRY_ORGANIZATION_SLUG(可选):你的 Sentry 组织 slug
如果 URL 中提供了项目和组织信息,则可以省略后两个变量。
许可证
此项目采用 MIT 许可证。
评论
支持 Markdown
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。