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
Related MCP server: MCP Sentry
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 slugSENTRY_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。