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MCP工具

Sentry错误监控MCP服务

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:sentry-mcp
⭐ 697 Stars 🍴 107 Forks 💻 TypeScript 📄 NOASSERTION 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
错误监控MCP服务器Sentry集成生产工具LLM应用
⚙️ 配置说明
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐:Sentry错误监控MCP服务 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 8.2 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析
Sentry错误监控MCP服务 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 Sentry错误监控MCP服务,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。Sentry错误监控MCP服务 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 Sentry错误监控MCP服务 评为 AI 评分 8.2 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

为大型语言模型提供Sentry错误监控平台的集成接口。支持查询错误日志、分析应用崩溃、获取性能指标等功能。适合DevOps工程师、应用开发者和AI系统集成者使用,助力智能化错误诊断与故障排查。

Sentry错误监控MCP服务 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 697
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
正常维护,社区驱动
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
MCP工具
Forks
107
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

为大型语言模型提供Sentry错误监控平台的集成接口。支持查询错误日志、分析应用崩溃、获取性能指标等功能。适合DevOps工程师、应用开发者和AI系统集成者使用,助力智能化错误诊断与故障排查。

Sentry错误监控MCP服务 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/getsentry/sentry-mcp

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "sentry----mcp--": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sentry-mcp"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 Sentry错误监控MCP服务 执行以下任务...
Claude: [自动调用 Sentry错误监控MCP服务 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "sentry____mcp__": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "sentry-mcp"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 51/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

sentry-mcp

Sentry's MCP service is primarily designed for human-in-the-loop coding agents. Our tool selection and priorities are focused on developer workflows and debugging use cases, rather than providing a general-purpose MCP server for all Sentry functionality.

This remote MCP server acts as middleware to the upstream Sentry API, optimized for coding assistants like Cursor, Claude Code, and similar development tools. It's based on Cloudflare's work towards remote MCPs.

LLM Provider Configuration (required for AI-powered search tools)

EMBEDDED_AGENT_PROVIDER= # Required: 'openai' or 'anthropic' OPENAI_API_KEY= # Required if using OpenAI ANTHROPIC_API_KEY= # Required if using Anthropic

Test with local stdio mode (requires SENTRY_ACCESS_TOKEN)

pnpm -w run cli --access-token=TOKEN "query" ```

Note: The CLI defaults to http://localhost:5173. Override with --mcp-host or set MCP_URL environment variable.

Comprehensive testing playbooks: - Stdio testing: See docs/testing-stdio.md for complete guide on building, running, and testing the stdio implementation (IDEs, MCP Inspector) - Remote testing: See docs/testing-remote.md for complete guide on testing the remote server (OAuth, web UI, CLI client)

Getting Started

You'll find everything you need to know by visiting the deployed service in production:

<https://mcp.sentry.dev>

If you're looking to contribute, learn how it works, or to run this for self-hosted Sentry, continue below.

Optional overrides

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


**Important:** Always set `EMBEDDED_AGENT_PROVIDER` to explicitly specify your LLM provider. Auto-detection based on API keys alone is deprecated and will be removed in a future release. See [docs/embedded-agents.md](docs/embedded-agents.md) for detailed configuration options.

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

If you leave the host variable unset, the CLI automatically targets the Sentry
SaaS service. Only set the override when you operate self-hosted Sentry.

For self-hosted instances that don't support Seer:
json { "mcpServers": { "sentry": { "command": "npx", "args": ["@sentry/mcp-server"], "env": { "SENTRY_ACCESS_TOKEN": "your-token", "SENTRY_HOST": "sentry.example.com", "MCP_DISABLE_SKILLS": "seer" } } } } ```

.env (in project root)

OPENAI_API_KEY= # Also required for AI-powered search tools in production


Note: The root `.env` file provides defaults for all packages. Individual packages can have their own `.env` files to override these defaults during development.

Once that's done you can run them using:
shell pnpm eval

**Manual testing** (preferred for testing MCP changes):
shell

Claude Code Plugin

Install as a Claude Code plugin for automatic subagent delegation:

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

This provides a sentry-mcp subagent that Claude automatically delegates to when you ask about Sentry errors, issues, traces, or performance.

For forward-looking tool variants and features:

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

Stdio vs Remote

While this repository is focused on acting as an MCP service, we also support a stdio transport. This is still a work in progress, but is the easiest way to adapt run the MCP against a self-hosted Sentry install.

Note: The AI-powered search tools (search_events, search_issues, etc.) require an LLM provider (OpenAI or Anthropic). These tools use natural language processing to translate queries into Sentry's query syntax. Without a configured provider, these specific tools will be unavailable, but all other tools will function normally.

To utilize the stdio transport, you'll need to create an User Auth Token in Sentry with the necessary scopes. As of writing this is:

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

Launch the transport:

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

Need to connect to a self-hosted deployment? Add <code>--host</code> (hostname only, e.g. <code>--host=sentry.example.com</code>) when you run the command. For isolated internal deployments that only expose plain HTTP, also add <code>--insecure-http</code>.

Some features (like Seer) may not be available on self-hosted instances. You can disable specific skills to prevent unsupported tools from being exposed:

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

For self-hosted instances without TLS:

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

Environment Variables

```shell SENTRY_ACCESS_TOKEN= # Required: Your Sentry auth token

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-22

优质MCP工具,为LLM提供生产级错误监控能力。代码成熟度高,TypeScript编写,与Sentry深度集成,实用价值突出。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ
sentry-mcp 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具:An MCP server for interacting with Sentry via LLMs.。⭐697 · TypeScript 主要应用场景包括:LLM调用Sentry API查询错误、AI驱动的自动化故障诊断、开发团队错误趋势分析。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,Sentry错误监控MCP服务 是一款质量优秀的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
📚 深入学习 Sentry错误监控MCP服务
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 sentry-mcp
原始描述 开源MCP工具:An MCP server for interacting with Sentry via LLMs.。⭐697 · TypeScript
Topics 错误监控MCP服务器Sentry集成生产工具LLM应用
GitHub https://github.com/getsentry/sentry-mcp
License NOASSERTION
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/getsentry/sentry-mcp 🌐 官方网站  https://mcp.sentry.dev

收录时间:2026-05-21 · 更新时间:2026-05-22 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。