使用说明

项目简介

Sentry Issue MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在为大型语言模型 (LLM) 应用提供 Sentry 错误追踪系统中的 issue 数据。通过提供预定义的工具，该服务器允许 LLM 客户端安全、便捷地访问 Sentry 平台的 issue 信息，从而增强 LLM 在软件开发和运维领域的应用能力。

主要功能点

获取单个Issue (get-issue): 允许通过 Issue ID 或 Sentry Issue URL 获取指定的 issue 详情。这使得 LLM 能够针对特定错误进行分析和处理。
获取Issue列表 (get-issues): 支持根据 Sentry 项目 ID 或组织 ID 获取 issue 列表。这为 LLM 提供了批量分析和监控错误趋势的能力。

安装步骤

由于仓库中未提供明确的安装步骤，根据 'README.md' 中的 'QuickStart' 部分，推测该 MCP 服务器可能通过 'npx' 直接运行，无需显式安装步骤。更严谨的安装方式可能是全局安装 npm 包，但此处假设最简便的 'npx' 运行方式。

推测的安装步骤 (可能非必要):

确保已安装 Node.js 和 npm 或 npx。
（可能）无需额外安装，直接使用 'npx' 运行。

服务器配置

以下是 MCP 客户端配置 'Sentry Issue MCP Server' 的示例 JSON，用于定义如何启动和连接到该服务器。

{
  "mcpServers": {
    "sentry-issue-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sentry-issues-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "SENTRY_HOST": "<your_sentry_host>",  // 您的 Sentry 主机地址，例如 "sentry.example.com"
        "SENTRY_ORG": "<your_sentry_org>",    // 您的 Sentry 组织 ID 或 Slug
        "SENTRY_PROJ": "<your_sentry_proj>",   // (可选) 您的 Sentry 项目 ID 或 Slug，如果需要限定项目范围
        "SENTRY_USER_TOKEN": "<your_sentry_user_token>" // 您的 Sentry 用户 Token，需要具有访问 issue 信息的权限
      }
    }
  }
}

配置参数说明:

server name: 'sentry-issue-mcp' - 服务器名称，客户端用于唯一标识和引用该服务器。
type: 'stdio' - 指定 MCP 服务器使用标准输入输出 (stdio) 进行通信。
command: 'npx' - 运行 MCP 服务器的命令，这里使用 'npx' 直接运行 npm 包。
args:
- '-y' - 'npx' 参数，自动确认安装包。
- 'sentry-issues-mcp@latest' - 要运行的 npm 包名称和版本，'@latest' 表示使用最新版本。
env: 环境变量配置，用于传递 Sentry API 访问所需的凭据和主机信息。
- 'SENTRY_HOST': Sentry 主机地址。
- 'SENTRY_ORG': Sentry 组织 ID 或 Slug。
- 'SENTRY_PROJ': (可选) Sentry 项目 ID 或 Slug。
- 'SENTRY_USER_TOKEN': Sentry 用户 Token。

注意: 请务必替换 '<your_sentry_host>'、'<your_sentry_org>'、'<your_sentry_proj>' 和 '<your_sentry_user_token>' 为您实际的 Sentry 配置信息。获取 Sentry User Token 的方法请参考 Sentry 官方文档。

基本使用方法

启动 MCP 客户端: 配置并启动支持 MCP 协议的 LLM 客户端。
配置 MCP 服务器: 在客户端配置中添加上述 'sentry-issue-mcp' 服务器配置，确保配置中的环境变量正确设置。
通过 LLM 客户端与 MCP 服务器交互: 在 LLM 客户端中，可以使用自然语言指令来调用 'sentry-issue-mcp' 服务器提供的工具。

使用示例:

分析特定 Issue: 向 LLM 输入类似 '"分析这个 issue，告诉我原因和修复方法：{sentry_issue_url}"' 的指令，其中 '{sentry_issue_url}' 替换为实际的 Sentry issue URL。如果 LLM 具备工具调用能力，它将自动调用 'get-issue' 工具，获取 issue 数据并进行分析。
查找今日高危 Issue: 向 LLM 输入 '"查找今天最危险的 issue，并告诉我原因和修复方法"' 的指令。 LLM 可能会调用 'get-issues' 工具（默认时间范围为 24 小时），获取 issue 列表，并根据 issue 的严重程度进行排序和分析。

提示: LLM 的智能程度决定了工具调用的效果。确保使用的 LLM 客户端支持 MCP 协议和工具调用，并能够理解自然语言指令并将其转化为工具调用请求。

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