AI导哈

Sentry错误分析服务

一个基于TypeScript实现的MCP服务器，用于连接Sentry错误跟踪服务，允许AI模型查询和分析Sentry上的错误报告和事件。

  • by Zzzccs123
  • TypeScript
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Zzzccs123/mcp-sentry

使用说明

MCP服务器哨兵-TypeScript实现

这是一个用TypeScript实现的模型上下文协议（MCP）服务器，用于连接到Sentry错误跟踪服务。该服务器允许AI模型查询和分析Sentry上的错误报告和事件。

特性

  1. get_sentry_issue 工具

    • 按ID或URL检索和分析哨兵问题
    • 输入：
      • issue_id_or_url （string）：要分析的哨兵问题ID或URL
    • 退货：问题详细信息包括：
      • 标题
      • 问题ID
      • 状态
      • 等级
      • 首次看到的时间戳
      • 上次看到的时间戳
      • 事件计数
      • 完整的堆栈跟踪

  2. sentry-issue 提示模板

    • 从Sentry检索问题详细信息
    • 输入：
      • issue_id_or_url （string）：哨兵问题ID或URL
    • 返回：格式化的问题详细信息作为对话上下文

安装

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

配置

服务器是使用环境变量配置的。创建一个 .env 项目根目录中的文件：

# 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，您可以在运行时设置这些环境变量。

跑步

通过标准IO运行服务器：

node dist/index.js

使用MCP检查器进行调试：

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

环境变量描述

  • SENTRY_AUTH_TOKEN （必需）：您的Sentry API访问令牌
  • SENTRY_PROJECT_SLUG （可选）：你的哨兵项目的蛞蝓
  • SENTRY_ORGANIZATION_SLUG （可选）：你的哨兵组织的蛞蝓

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

该项目根据MIT许可证获得许可。

相关 MCP