Sentry MCP

sentry-mcp

El servicio MCP de Sentry está diseñado principalmente para agentes de codificación con intervención humana. Nuestra selección de herramientas y prioridades se centra en flujos de trabajo de desarrollo y casos de uso de depuración, en lugar de proporcionar un servidor MCP de propósito general para toda la funcionalidad de Sentry.

Este servidor MCP remoto actúa como middleware para la API de Sentry upstream, optimizado para asistentes de codificación como Cursor, Claude Code y herramientas de desarrollo similares. Está basado en el trabajo de Cloudflare hacia MCP remotos.

Primeros pasos

Encontrarás todo lo que necesitas saber visitando el servicio desplegado en producción:

https://mcp.sentry.dev

Si buscas contribuir, aprender cómo funciona o ejecutar esto para Sentry autoalojado, continúa leyendo.

Plugin de Claude Code

Instálalo como plugin de Claude Code para la delegación automática de subagentes:

claude plugin marketplace add getsentry/sentry-mcp
claude plugin install sentry-mcp@sentry-mcp

Esto proporciona un subagente sentry-mcp al que Claude delega automáticamente cuando preguntas sobre errores, issues, trazas o rendimiento de Sentry.

Para variantes y características de herramientas orientadas al futuro:

claude plugin install sentry-mcp@sentry-mcp-experimental

Stdio vs Remoto

Aunque este repositorio se centra en actuar como un servicio MCP, también admitimos un transporte stdio. Esto sigue siendo un trabajo en progreso, pero es la forma más fácil de adaptar y ejecutar el MCP contra una instalación de Sentry autoalojada.

Nota: Las herramientas de búsqueda impulsadas por IA (search_events, search_issues, etc.) requieren un proveedor de LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Anthropic u OpenRouter). Estas herramientas utilizan procesamiento de lenguaje natural para traducir consultas a la sintaxis de consulta de Sentry. Sin un proveedor configurado, estas herramientas específicas no estarán disponibles, pero todas las demás herramientas funcionarán con normalidad.

Para utilizar el transporte stdio, deberás crear un Token de Autenticación de Usuario en Sentry con los scopes necesarios. Al momento de escribir esto, son:

org:read
project:read
project:write
team:read
team:write
event:write

Inicia el transporte:

npx @sentry/mcp-server@latest --access-token=sentry-user-token

¿Necesitas conectarte a una implementación autoalojada? Añade --host (solo el nombre de host, p. ej. --host=sentry.example.com) cuando ejecutes el comando. Para implementaciones internas aisladas que solo exponen HTTP simple, añade también --insecure-http.

Algunas características (como Seer) pueden no estar disponibles en instancias autoalojadas. Puedes deshabilitar habilidades específicas para evitar que se expongan herramientas no compatibles:

npx @sentry/mcp-server@latest --access-token=TOKEN --host=sentry.example.com --disable-skills=seer

Para instancias autoalojadas sin TLS:

npx @sentry/mcp-server@latest --access-token=TOKEN --host=sentry.internal:9000 --insecure-http

Remoto con un Token de Sentry Explícito

Los clientes remotos que admiten cabeceras HTTP personalizadas pueden pasar un token de API de Sentry upstream directamente al transporte de Cloudflare:

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "url": "https://mcp.sentry.dev/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Sentry-Bearer ${SENTRY_ACCESS_TOKEN}"
      }
    }
  }
}

Sentry-Bearer está intencionadamente separado de Bearer: Bearer está reservado para tokens de acceso OAuth de MCP. Con Sentry-Bearer, el worker no almacena, valida, intercambia ni renueva el token upstream. Lo reenvía a través de las mismas llamadas a la API de Sentry utilizadas por las sesiones respaldadas por OAuth, y el cliente o el proveedor upstream siguen siendo responsables de la vida útil y la renovación del token.

La autenticación remota directa se aplica por defecto a todas las habilidades MCP activas. Puedes limitar las herramientas expuestas con ?skills=inspect,triage o ?disable-skills=seer.

Variables de Entorno

SENTRY_ACCESS_TOKEN=         # Required: Your Sentry auth token

# LLM Provider Configuration (required for AI-powered search tools)
EMBEDDED_AGENT_PROVIDER=     # Required when multiple provider keys are set: 'openai', 'azure-openai', 'anthropic', or 'openrouter'
OPENAI_API_KEY=              # Required if using OpenAI
ANTHROPIC_API_KEY=           # Required if using Anthropic
OPENROUTER_API_KEY=          # Required if using OpenRouter
OPENROUTER_MODEL=            # Optional OpenRouter model, defaults to 'openai/gpt-5.6-luna'
OPENROUTER_REASONING_EFFORT= # Optional OpenRouter reasoning effort, defaults to 'high'

# Optional overrides
SENTRY_HOST=                 # For self-hosted deployments
MCP_DISABLE_SKILLS=          # Disable specific skills (comma-separated, e.g. 'seer')

Importante: Establece siempre EMBEDDED_AGENT_PROVIDER para especificar explícitamente tu proveedor de LLM. La auto-detección basada únicamente en claves de API está obsoleta y se eliminará en una versión futura. Consulta docs/operations/embedded-agents.md para conocer las opciones de configuración detalladas.

Ejemplo de Configuración MCP

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sentry/mcp-server"],
      "env": {
        "SENTRY_ACCESS_TOKEN": "your-token",
        "EMBEDDED_AGENT_PROVIDER": "openai",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Si dejas la variable de host sin establecer, la CLI se dirige automáticamente al servicio SaaS de Sentry. Solo establece la anulación cuando operes Sentry autoalojado.

Para instancias autoalojadas que no admiten Seer:

{
  "mcpServers": {
    "sentry": {
      "command": "npx",
      "args": ["@sentry/mcp-server"],
      "env": {
        "SENTRY_ACCESS_TOKEN": "your-token",
        "SENTRY_HOST": "sentry.example.com",
        "MCP_DISABLE_SKILLS": "seer"
      }
    }
  }
}

Inspector MCP

MCP incluye un Inspector, para probar fácilmente el servicio:

pnpm inspector

Introduce la URL del servidor MCP (http://localhost:5173) y pulsa conectar. Esto debería activar el flujo de autenticación por ti.

Nota: Si tienes problemas con tu flujo OAuth al acceder al inspector en 127.0.0.1, prueba a usar localhost en su lugar visitando http://localhost:6274.

Desarrollo Local

Para contribuir con cambios, necesitarás configurar tu entorno local:

1. Configura el entorno y las habilidades del agente:

   make setup-env  # Creates .env files and installs shared agent skills
   

   Esto también ejecuta npx @sentry/dotagents install para instalar habilidades compartidas desde getsentry/skills en .agents/skills/ (enlazadas simbólicamente en .claude/skills y .cursor/skills). Si necesitas actualizar las habilidades más tarde, ejecútalo directamente:

   npx @sentry/dotagents install
   

2. Crea una App OAuth en Sentry (Settings => API => Applications):

   • URL de página de inicio: http://localhost:5173
   • URIs de redirección autorizados: http://localhost:5173/oauth/callback
   • Anota tu Client ID y genera un secreto de cliente

3. Configura tus credenciales:

   • Edita .env en el directorio raíz y añade OPENAI_API_KEY o OPENROUTER_API_KEY
   • Edita packages/mcp-cloudflare/.env y añade:
     • SENTRY_CLIENT_ID=your_development_sentry_client_id
     • SENTRY_CLIENT_SECRET=your_development_sentry_client_secret
     • COOKIE_SECRET=my-super-secret-cookie

4. Inicia el servidor de desarrollo:

   pnpm dev
   

Verificación

Ejecuta el servidor localmente para que esté disponible en http://localhost:5173

pnpm dev

Para probar el servidor local, introduce http://localhost:5173/mcp en Inspector y pulsa conectar. Una vez que sigas las indicaciones, podrás "List Tools".

Pruebas

Hay tres conjuntos de pruebas incluidos: pruebas unitarias, evaluaciones y pruebas manuales.

Las pruebas unitarias se pueden ejecutar usando:

pnpm test

Las evaluaciones requieren un archivo .env en la raíz del proyecto con cierta configuración:

# .env (in project root)
OPENAI_API_KEY=      # Use OpenAI-backed AI-powered tools
OPENROUTER_API_KEY=  # Or use OpenRouter-backed AI-powered tools

Nota: El archivo .env raíz proporciona valores predeterminados para todos los paquetes. Los paquetes individuales pueden tener sus propios archivos .env para anular estos valores predeterminados durante el desarrollo.

Una vez hecho eso, puedes ejecutarlas usando:

pnpm eval

Pruebas manuales (preferidas para probar cambios de MCP):

# Test with local dev server (default: http://localhost:5173)
pnpm -w run cli "who am I?"

# Test against production
pnpm -w run cli --mcp-host=https://mcp.sentry.dev "query"

# Test with local stdio mode (requires SENTRY_ACCESS_TOKEN)
pnpm -w run cli --access-token=TOKEN "query"

Nota: La CLI usa por defecto http://localhost:5173. Anula con --mcp-host o establece la variable de entorno MCP_URL.

Playbooks de pruebas exhaustivas:

• Pruebas Stdio: Consulta docs/testing/stdio.md para obtener la guía completa sobre compilar, ejecutar y probar la implementación stdio (IDEs, MCP Inspector)
• Pruebas remotas: Consulta docs/testing/remote.md para obtener la guía completa sobre cómo probar el servidor remoto (OAuth, interfaz web, cliente CLI)

Notas de Desarrollo

Revisión de Código Automatizada

Este repositorio utiliza herramientas automatizadas de revisión de código (como Cursor BugBot) para ayudar a identificar problemas potenciales en las pull requests. Estas herramientas proporcionan comentarios y sugerencias útiles, pero no recomendamos que estas comprobaciones sean obligatorias, ya que la precisión aún está evolucionando y puede producir falsos positivos.

Las revisiones automatizadas deben tratarse como:

• ✅ Sugerencias útiles a considerar durante la revisión de código
• ✅ Puntos de partida para la discusión y la mejora
• ❌ No son requisitos bloqueantes para fusionar PRs
• ❌ No sustituyen la revisión humana del código

Al abordar los comentarios automatizados, céntrate en las preocupaciones subyacentes en lugar de seguir estrictamente cada sugerencia.

Documentación para Colaboradores

¿Buscas contribuir o explorar el mapa completo de documentación? Consulta CLAUDE.md (también disponible como AGENTS.md) para conocer los flujos de trabajo de los colaboradores y el índice completo de documentación. La carpeta docs/ contiene las guías por tema y los archivos .md integrados con herramientas.