Sentry MCP

公式

Sentryの公式MCPサーバー。AIコーディングエージェント向けに、問題、エラーレポート、トレース、パフォーマンス監視データを調査するためのものです。

GitHub
781

Sentry MCPで何ができますか？

  • Sentryの問題を取得して調査する — エージェントに特定のIssueをIDで取得させるか、get_issueとlist_issuesを使ってプロジェクトの未解決の最近のIssueを一覧表示させます。
  • イベントの詳細とスタックトレースを確認する — get_eventでエラーイベントを掘り下げ、完全なスタックトレース、ブレッドクラム、デバイスコンテキストを確認します。
  • 自然言語でIssueを検索する — 問題を平易な英語で説明し（例：「チェックアウトのすべてのNullPointerExceptionを検索」）、エージェントにsearch_issuesを介してSentryクエリに変換させます。
  • 状態を更新してIssueをトリアージする — エージェントにupdate_issueを介してIssueを直接解決、アーカイブ、または割り当てさせます。

ドキュメント

sentry-mcp

SentryのMCPサービスは、主に人間参加型（human-in-the-loop）のコーディングエージェント向けに設計されています。当社のツール選択と優先順位は、Sentryの全機能を提供する汎用MCPサーバーではなく、開発者のワークフローとデバッグのユースケースに焦点を当てています。

このリモートMCPサーバーは、Cursor、Claude Code、および類似の開発ツールなどのコーディングアシスタント向けに最適化された、上流のSentry APIへの中間層として機能します。これはリモートMCPに関するCloudflareの取り組みに基づいています。

はじめに

本番環境にデプロイされたサービスにアクセスすることで、必要な情報をすべて確認できます。

https://mcp.sentry.dev

貢献を検討している場合、仕組みを学びたい場合、またはセルフホストSentry用にこれを実行する場合は、以下を続けてお読みください。

Claude Code プラグイン

自動サブエージェント委譲のためにClaude Codeプラグインとしてインストールします。

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

これにより、Sentryのエラー、問題、トレース、パフォーマンスについて質問すると、Claudeが自動的に委譲するsentry-mcpサブエージェントが提供されます。

将来を見据えたツールバリアントと機能については、以下を参照してください。

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

Stdio と リモート

このリポジトリはMCPサービスとして機能することに焦点を当てていますが、stdioトランスポートもサポートしています。これはまだ開発中ですが、セルフホストSentryインストールに対してMCPを実行するための最も簡単な方法です。

注意: AIを活用した検索ツール（search_events、search_issuesなど）には、LLMプロバイダー（OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、またはOpenRouter）が必要です。これらのツールは、自然言語処理を使用してクエリをSentryのクエリ構文に変換します。プロバイダーが設定されていない場合、これらの特定のツールは利用できなくなりますが、他のすべてのツールは正常に機能します。

stdioトランスポートを利用するには、必要なスコープを持つユーザー認証トークンをSentryで作成する必要があります。これを書いている時点では、次のとおりです。

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

トランスポートを起動します。

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

セルフホストデプロイメントに接続する必要がありますか？コマンド実行時に--host（ホスト名のみ、例：--host=sentry.example.com）を追加してください。 プレーンHTTPのみを公開する隔離された内部デプロイメントの場合は、さらに --insecure-httpを追加してください。

一部の機能（Seerなど）は、セルフホストインスタンスでは利用できない場合があります。サポートされていないツールが公開されないように、特定のスキルを無効にすることができます。

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

TLSを使用しないセルフホストインスタンスの場合：

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

明示的なSentryトークンを使用したリモート接続

カスタムHTTPヘッダーをサポートするリモートクライアントは、上流のSentry APIトークンをCloudflareトランスポートに直接渡すことができます。

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

Sentry-Bearerは、Bearerとは意図的に分離されています。BearerはMCP OAuthアクセストークン用に予約されています。Sentry-Bearerを使用すると、ワーカーは上流トークンを保存、検証、交換、または更新しません。OAuthでバックアップされたセッションで使用されるのと同じSentry API呼び出しを通じてトークンを転送し、クライアントまたは上流プロバイダーがトークンの有効期間と更新に責任を持ちます。

直接リモート認証は、デフォルトですべてのアクティブなMCPスキルを対象とします。?skills=inspect,triageまたは?disable-skills=seerを使用して、公開されるツールを絞り込むことができます。

環境変数

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'

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

重要: LLMプロバイダーを明示的に指定するために、常にEMBEDDED_AGENT_PROVIDERを設定してください。APIキーのみに基づく自動検出は非推奨であり、将来のリリースで削除される予定です。詳細な設定オプションについては、docs/operations/embedded-agents.mdを参照してください。

MCP設定例

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

host変数を設定しないままにすると、CLIは自動的にSentry SaaSサービスをターゲットにします。セルフホストSentryを運用する場合にのみ、上書きを設定してください。

Seerをサポートしていないセルフホストインスタンスの場合：

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

MCP Inspector

MCPには、サービスを簡単にテストするためのInspectorが含まれています。

pnpm inspector

MCPサーバーのURL（http://localhost:5173）を入力し、接続をクリックします。これにより、認証フローがトリガーされます。

注意：127.0.0.1でインスペクターにアクセスする際にOAuthフローに問題がある場合は、http://localhost:6274にアクセスして、代わりにlocalhostを使用してみてください。

ローカル開発

変更を貢献するには、ローカル環境をセットアップする必要があります。

  1. 環境とエージェントスキルをセットアップします。

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

    これはまた、npx @sentry/dotagents installを実行して、getsentry/skillsから共有スキルを.agents/skills/（.claude/skillsおよび.cursor/skillsにシンボリックリンクされています）にインストールします。後でスキルを更新する必要がある場合は、直接実行してください。

    npx @sentry/dotagents install

  2. SentryでOAuthアプリを作成します（設定 => API => アプリケーション）：

    • ホームページURL：http://localhost:5173
    • 承認済みリダイレクトURI：http://localhost:5173/oauth/callback
    • クライアントIDをメモし、クライアントシークレットを生成します

  3. 認証情報を設定します。

    • ルートディレクトリの.envを編集し、OPENAI_API_KEYまたはOPENROUTER_API_KEYを追加します
    • packages/mcp-cloudflare/.envを編集し、以下を追加します。
      • SENTRY_CLIENT_ID=your_development_sentry_client_id
      • SENTRY_CLIENT_SECRET=your_development_sentry_client_secret
      • COOKIE_SECRET=my-super-secret-cookie

  4. 開発サーバーを起動します。

    pnpm dev

検証

サーバーをローカルで実行して、http://localhost:5173で利用できるようにします。

pnpm dev

ローカルサーバーをテストするには、Inspectorにhttp://localhost:5173/mcpを入力し、接続をクリックします。プロンプトに従うと、「ツールの一覧表示」ができるようになります。

テスト

含まれているテストスイートは、ユニットテスト、評価、手動テストの3つです。

ユニットテストは、以下を使用して実行できます。

pnpm test

評価には、プロジェクトルートにいくつかの設定を含む.envファイルが必要です。

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

注意：ルートの.envファイルは、すべてのパッケージのデフォルトを提供します。個々のパッケージは、開発中にこれらのデフォルトを上書きするために、独自の.envファイルを持つことができます。

それが完了したら、以下を使用して実行できます。

pnpm eval

手動テスト（MCPの変更をテストする場合に推奨）：

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

# Test agent mode (use_sentry tool only)
pnpm -w run cli --agent "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"

注意：CLIはデフォルトでhttp://localhost:5173になります。--mcp-hostで上書きするか、MCP_URL環境変数を設定してください。

包括的なテストプレイブック：

  • Stdioテスト： stdio実装（IDE、MCP Inspector）のビルド、実行、テストに関する完全なガイドについては、docs/testing/stdio.mdを参照してください
  • リモートテスト： リモートサーバー（OAuth、Web UI、CLIクライアント）のテストに関する完全なガイドについては、docs/testing/remote.mdを参照してください

開発ノート

自動コードレビュー

このリポジトリは、プルリクエストの潜在的な問題を特定するのに役立つ自動コードレビューツール（Cursor BugBotなど）を使用しています。これらのツールは有益なフィードバックと提案を提供しますが、精度はまだ発展途上であり、誤検知を生成する可能性があるため、これらのチェックを必須にすることは推奨しません。

自動レビューは次のように扱う必要があります。

  • ✅ コードレビュー中に考慮すべき有益な提案
  • ✅ 議論と改善のための出発点
  • ❌ PRをマージするためのブロック要件ではない
  • ❌ 人間によるコードレビューの代替ではない

自動フィードバックに対処するときは、すべての提案に厳密に従うのではなく、根本的な懸念事項に焦点を当ててください。

コントリビューター向けドキュメント

貢献したり、完全なドキュメントマップを探索したりしたいですか？コントリビューターワークフローと完全なドキュメントインデックスについては、CLAUDE.md（AGENTS.mdとしても利用可能）を参照してください。docs/フォルダには、トピックごとのガイドとツール統合された.mdファイルが含まれています。