Sentry MCP 服务器添加福利群:解决AI开发者的「MCP实战痛点」Sentry的MCP服务主要为人机协同编程代理设计。我们的工具选择和优先级聚焦于开发者工作流和调试场景,而非为所有Sentry功能提供通用型MCP服务器。
这个远程MCP服务器作为上游Sentry API的中间件,专为Cursor、Claude Code等编程助手及类似开发工具优化。其基于Cloudflare关于远程MCP的研究成果。
访问生产环境部署的服务即可获取所需信息:
如需贡献代码、了解工作原理或为自托管Sentry运行此服务,请继续阅读下文。
虽然本仓库主要作为MCP服务运行,但我们也支持stdio传输协议。该功能仍在完善中,但这是适配自托管Sentry安装的最简方式。
注意: AI驱动的搜索工具(search_events和search_issues)需要OpenAI API密钥。这些工具使用自然语言处理将查询转换为Sentry的查询语法。若无API密钥,这些特定工具将不可用,但其他工具均可正常运作。
使用stdio传输协议时,需创建具有以下权限范围的Sentry用户认证令牌(当前版本要求):
org:read project:read project:write team:read team:write event:write
启动传输服务:
npx @sentry/mcp-server@latest --access-token=sentry-user-token
需要连接自托管部署?运行命令时添加--host参数(仅主机名,如--host=sentry.example.com)。
注:也可使用环境变量:
SENTRY_ACCESS_TOKEN=
# 自托管部署的可选覆盖配置
SENTRY_HOST=
OPENAI_API_KEY= # AI驱动搜索工具(search_events, search_issues)必需

若未设置主机变量,CLI将自动指向Sentry SaaS服务。仅在操作自托管Sentry时需设置覆盖参数。
MCP内置检查器用于便捷测试:
pnpm inspector
输入MCP服务器URL(http://localhost:5173)并连接,将自动触发认证流程。
注意:若在127.0.0.1访问检查器时遇到OAuth流程问题,可尝试改用localhost访问http://localhost:6274。
贡献代码需配置本地环境:
设置环境文件:
make setup-env # 从示例文件创建.env配置
在Sentry创建OAuth应用(设置 => API => 应用):
http://localhost:5173http://localhost:5173/oauth/callback配置凭证:
.env添加OPENAI_API_KEYpackages/mcp-cloudflare/.env添加:
SENTRY_CLIENT_ID=你的开发客户端IDSENTRY_CLIENT_SECRET=你的开发客户端密钥COOKIE_SECRET=我的超级安全cookie密钥启动开发服务器:
pnpm dev
本地运行服务器后可通过http://localhost:5173访问:
pnpm dev
测试时在检查器输入http://localhost:5173/mcp并连接,完成提示后即可"列出工具"。
包含三类测试套件:单元测试、评估测试和手动测试。
单元测试运行命令:
pnpm test
评估测试需在项目根目录配置.env:
# .env (项目根目录)
OPENAI_API_KEY= # 生产环境AI搜索工具同样需要

注:根目录.env为所有包提供默认配置。各包可自有.env文件在开发时覆盖默认值。
配置完成后运行:
pnpm eval
手动测试(推荐测试MCP变更):
# 使用本地开发服务器测试(默认http://localhost:5173)
pnpm -w run cli "who am I?"
# 测试代理模式(仅use_sentry工具)
pnpm -w run cli --agent "who am I?"
# 测试生产环境
pnpm -w run cli --mcp-host=https://mcp.sentry.dev "query"
# 测试本地stdio模式(需SENTRY_ACCESS_TOKEN)
pnpm -w run cli --access-token=TOKEN "query"

注:CLI默认使用http://localhost:5173,可通过--mcp-host覆盖或设置MCP_URL环境变量。
完整测试手册:
docs/testing-stdio.md获取构建、运行及测试stdio实现的完整指南(含IDE和MCP检查器)docs/testing-remote.md获取测试远程服务器的完整指南(含OAuth、网页界面和CLI客户端)本仓库使用自动化代码审查工具(如Cursor BugBot)辅助识别PR中的潜在问题。这些工具提供建设性反馈,但不建议设为强制检查项,因其准确性仍在演进且可能产生误报。
自动化审查应视为:
处理自动化反馈时,应关注问题本质而非机械遵循每条建议。
贡献代码或查阅完整文档?请参阅CLAUDE.md(同见于AGENTS.md)了解贡献者工作流和完整文档索引。docs/目录包含各主题指南和工具集成的.mdc文件。