MCP 服务器哨兵 - TypeScript 实现

这是一个用 TypeScript 实现的模型上下文协议 (MCP) 服务器，用于连接 Sentry 错误跟踪服务。该服务器允许 AI 模型查询和分析 Sentry 上的错误报告和事件。

特征

get_sentry_issue工具
- 通过 ID 或 URL 检索并分析 Sentry 问题
- 输入：
  - issue_id_or_url (字符串): 要分析的 Sentry 问题 ID 或 URL
- 返回：发行详情包括：
  - 标题
  - 问题 ID
  - 地位
  - 等级
  - 首次出现时间戳
  - 上次上线时间戳
  - 事件计数
  - 完整的堆栈跟踪
sentry-issue提示模板
- 从 Sentry 检索问题详细信息
- 输入：
  - issue_id_or_url (字符串): Sentry 问题 ID 或 URL
- 返回：格式化的问题详细信息作为对话上下文

安装

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

配置

服务器使用环境变量进行配置。在项目根目录中创建一个.env文件：

# Required: Sentry authentication token
SENTRY_AUTH_TOKEN=your_sentry_auth_token

# Optional: Sentry organization name
SENTRY_ORGANIZATION_SLUG=your_organization_slug

# Optional: Sentry project name
SENTRY_PROJECT_SLUG=your_project_slug

# Optional: Sentry base url
SENTRY_BASE_URL=https://sentry.com/api/0

或者，您可以在运行时设置这些环境变量。

跑步

通过标准 IO 运行服务器：

node dist/index.js

使用 MCP Inspector 进行调试：

npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

环境变量说明

SENTRY_AUTH_TOKEN （必需）：您的 Sentry API 访问令牌
SENTRY_PROJECT_SLUG （可选）：Sentry 项目的 slug
SENTRY_ORGANIZATION_SLUG （可选）：您的 Sentry 组织的 slug

如果 URL 中提供了项目和组织信息，则可以省略后两个变量。

执照

该项目已获得 MIT 许可。