项目简介: 该项目是基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的服务器端应用，专门用于与 Rollbar 错误监控服务集成。它允许支持 MCP 协议的AI客户端（如某些LLM集成环境）通过定义好的工具获取Rollbar项目中的错误项详情和部署信息，从而将最新的错误和部署状态作为上下文提供给AI，帮助AI理解和诊断问题。

主要功能点:

• 提供 'get-item-details' 工具：允许通过Rollbar的项目错误计数器获取特定错误项的详细信息及其最近一次发生的数据。
• 提供 'get-deployments' 工具：允许获取Rollbar项目的部署历史和状态列表。
• 支持 'stdio' 传输类型：通过标准输入/输出来与AI客户端进行通信。

安装步骤:

1. 确保您的系统安装了 Node.js (推荐 v22 或更高版本)。
2. 克隆或下载项目代码。
3. 打开命令行终端，进入项目根目录。
4. 运行 'npm install' 安装项目依赖。
5. 运行 'npm run build' 编译项目。

服务器配置: 为了让您的MCP客户端（如AI助手或IDE插件）能够连接并使用此服务器，您需要在客户端的MCP配置文件（通常是 '.mcp.json' 或 '.vscode/mcp.json'）中添加如下配置条目。请注意，这里的格式是一个示例，具体配置方式取决于您的MCP客户端。

在配置中，您需要指定服务器的类型、启动命令、参数以及必要的环境变量：

• 'type': 指定服务器的传输类型，此服务器使用 'stdio'。
• 'command': 启动服务器的可执行文件，通常是 'node'。
• 'args': 传递给 'command' 的参数列表，这里是编译后的服务器脚本的绝对路径。
• 'env': 一个对象，包含需要设置的环境变量，例如访问 Rollbar API 所需的 'ROLLBAR_ACCESS_TOKEN'。

请务必将服务器脚本路径替换为您实际安装该项目后 'build/index.js' 文件的绝对路径，并将访问令牌替换为您从Rollbar获取的、具有读取权限的访问令牌。

基本使用方法: 一旦服务器在MCP客户端中配置并成功连接，支持MCP协议的AI助手或功能即可通过自然语言调用服务器提供的工具。例如，您可以直接在与AI交互时提出以下问题，AI客户端会识别并调用相应的Rollbar MCP服务器工具：

• "请诊断一下Rollbar项目里 Item #123456 的根本原因" (可能调用 'get-item-details')
• "列出最近5次部署的信息" (可能调用 'get-deployments' 并指定 limit 参数)
• "有没有部署失败的情况？" (可能调用 'get-deployments' 并由AI分析结果)

服务器将返回从Rollbar API获取的数据（通常是JSON格式），AI客户端会将这些数据作为上下文信息整合，用于生成更准确和有用的回复。