sentry-mcp

SentryのMCPサービスは、主にヒューマン・イン・ザ・ループ（人間が介在する）コーディングエージェント向けに設計されています。ツールの選択や優先順位は、Sentryのすべての機能を提供する汎用的なMCPサーバーを目指すのではなく、開発者のワークフローや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、アップストリームのSentry APIに対するミドルウェアとして機能し、Cursor、Claude Code、その他の類似開発ツールのようなコーディングアシスタント向けに最適化されています。これはCloudflareによるリモートMCPへの取り組みに基づいています。

はじめに

必要な情報はすべて、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確認できます：

https://mcp.sentry.dev

貢献したい場合、仕組みを知りたい場合、またはセルフホスト版Sentryでこれを実行したい場合は、以下を読み進めてください。

Claude Codeプラグイン

Claude Codeプラグインとしてインストールすると、サブエージェントの委任が自動化されます：

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

これにより、Sentryのエラー、イシュー、トレース、パフォーマンスについて質問した際に、Claudeが自動的に委任する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エーションや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 vs リモート

このリポジトリはMCPサービスとしての動作に重点を置いていますが、stdioトランスポートもサポートしています。これは現在開発中ですが、セルフホスト版Sentryに対してMCPを実行する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またはAnthropic）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使用できませんが、他のすべてのツールは通常通り機能します。

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。執筆時点では以下の通りです：

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

セルフホスト環境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。

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

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

# 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/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-..."
 }
 }
 }
}

ホスト変数を未設定のままにすると、CLIは自動的にSentry SaaSサービスをターゲットにします。セルフホスト版Sentryを運用する場合のみ、オーバーライド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）を入力して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フローで問題が発生した場合は、代わりにhttp://localhost:6274にアクセスしてlocalhostを使用してみてください。

Related MCP server: Sentry MCP Server

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のセットアップ:

   npx @sentry/dotagents install

   これはnpx @sentry/dotagents installも実行し、getsentry/skillsから共有スキルを.agents/skills/にインストールします（.claude/skillsおよび.cursor/skillsにシンボリックリンクされます）。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アプリを作成する（設定 => API => アプリケーション）：

   • ホームページURL: http://localhost:5173

   • 許可されたリダイレクト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てください

3. 認証情報を設定する:

   • ルートディレクトリの.envを編集し、OPENAI_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する:

   pnpm dev

検証

サーバーをローカルで実行し、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を入力して接続をクリックします。プロンプトに従うと、「List Tools」ができるようになります。

テスト

ユニットテスト、評価、手動テストの3つのテストスイートが含まれています。

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設定を含む.envファイルが必要です：

# .env (in project root)
OPENAI_API_KEY= # Also required for AI-powered search tools in production

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。

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のデフォルトはhttp://localhost:5173です。--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）の構築、実行、テストに関する完全ガイドについては、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ガイドについては、docs/testing-remote.mdを参照してください。

開発メモ

自動コードレビュー

このリポジトリでは、プルリクエスト内の潜在的な問題を特定するために、自動コードレビューツール（Cursor BugBotなど）を使用しています。これらのツールは役立つフィードバックや提案を提供しますが、精度は発展途上であり誤検知が発生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。

自動レビューは以下のように扱う必要があります：

• ✅ コードレビュー中に検討すべき役立つ提案

• ✅ 議論や改善のための出発点

• ❌ マージの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際は、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

貢献したい場合や、ドキュメントマップ全体を確認したい場合は、コントリビューターのワークフローと完全なドキュメントインデックスが記載されたCLAUDE.md（AGENTS.mdとしても利用可能）を参照してください。docs/フォルダーには、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。

Maintenance

Resources

• NPM Package
• GitHub Repository
Need Help?Related Servers

Tools

• create_projectB
• create_teamB
• get_error_detailsA
• list_organizationsB
• list_projectsB
• list_teamsA
• search_errors_in_fileA