getsentry/toolkit

解決する課題

Sentryのエラー監視・デバッグデータとAIコーディングエージェントの間の架け橋となります。これにより、開発者はAIアシスタント（CursorやClaude Codeなど）を使用して、開発環境を離れることなく、Sentryのエラー、問題、パフォーマンス追跡を直接クエリ、分析、トリアージできるようになります。

仕組み

本プロジェクトは、AIエージェントとSentry APIの間のミドルウェアとして機能するModel Context Protocol (MCP) サーバーを実装しています。主に2つの転送方法をサポートしています：

• Remote: OAuthまたは直接のSentryトークンを使用して認証を行うホスト型サービス（Cloudflare経由）。
• Stdio: セルフホスト型のSentryインストール向けのローカル転送。

AI駆動の検索ツール（例：search_errors）については、サーバーがLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、またはOpenRouter）と統合し、自然言語クエリをSentry固有のクエリ構文に変換します。

対象ユーザー

AI駆動のコーディングアシスタントを使用しており、Sentryのデバッグおよびパフォーマンスデータを自動化されたワークフローに統合したい開発者。

ハイライト

• エージェント統合: CursorやClaude Codeなどのツール向けに最適化されています。
• 自然言語検索: LLMを使用して人間の言語をSentryクエリ構文に変換します。
• 柔軟なデプロイ: 管理されたリモートサービスと、セルフホストSentry用のローカルstdio転送の両方をサポートします。
• スキルベースのツール: ユーザーは特定の「スキル」（例：inspect、seer、project-management）を有効または無効にすることで、エージェントに公開するツールを制御できます。