mcp-sentry-ts
Enables querying and managing Sentry projects, issues, and events through natural language.
README
mcp-sentry
MCP-сервер для Sentry API в Cursor.
Требования: Node.js ≥ 22 (для будущей миграции на @sentry/api и CI). В репозитории есть .nvmrc — при работе из клона: nvm use.
Быстрый старт (npx, без клона)
- Добавить в Cursor MCP (
~/.cursor/mcp.jsonили project config):
{
"mcpServers": {
"sentry": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "github:CynepHy6/mcp-sentry#semver:^1"],
"env": {
"SENTRY_AUTH": "your_sentry_auth_token",
"SENTRY_HOST": "https://sentry.example.com"
}
}
}
}
Креды передаются только через env в MCP-конфиге
| Переменная | Обязательна | По умолчанию |
|---|---|---|
SENTRY_AUTH |
да | — |
SENTRY_HOST |
нет | https://sentry.io |
PROTOCOL |
нет | https |
- Reload MCP в Cursor.
Версия в args
npx скачивает пакет из GitHub по адресу github:CynepHy6/mcp-sentry. Суффикс после # выбирает, какую версию установить:
- каждый релиз помечен git-тегом вида
v1.2.0(история — в CHANGELOG.md); npxсохраняет установку в~/.npm/_npx/<hash>/, где hash зависит от строки вargs.
| Ref | Пример args |
Когда использовать |
|---|---|---|
диапазон v1.x |
["-y", "github:CynepHy6/mcp-sentry#semver:^1"] |
по умолчанию; при старте MCP подтягивает максимальный git-тег v1.x |
| конкретный тег | ["-y", "github:CynepHy6/mcp-sentry#v1.2.0"] |
зафиксировать версию |
| exact semver | ["-y", "github:CynepHy6/mcp-sentry#semver:1.2.0"] |
то же, через semver (ищет тег v1.2.0) |
Обновление: с #semver:^1 новый релиз v1.x обычно подтягивается при старте MCP — reload Cursor чаще всего достаточно. С #v1.2.0 версия зафиксирована: смените ref или удалите sandbox. Если не помогло — npx clear-npx-cache и снова reload MCP.
Альтернатива: локальный клон
git clone https://github.com/CynepHy6/mcp-sentry.git
cd mcp-sentry
nvm use # Node 22 из .nvmrc
cp .env.example .env # заполнить креды
npm install && npm run compile
{
"mcpServers": {
"sentry": {
"command": "node",
"args": ["/absolute/path/to/mcp-sentry/build/index.js"]
}
}
}
Креды можно держать в .env в корне клонированного репозитория.
Что умеет
- просмотр проектов организации;
- получение issue и событий по ID или URL;
- извлечение контекста из событий;
- экспорт событий и полей в локальные JSONL-файлы.
Документация
| Файл | Для кого |
|---|---|
| AGENTS.md | разработка, workflows |
| CHANGELOG.md | история релизов |
| mcp-config.example.json | MCP-конфиг npx, диапазон v1.x (#semver:^1) |
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.