「Raygun」MCPサーバーは何をするのか?
Raygun MCPサーバーはAIアシスタントとRaygunのAPI V3エンドポイントの橋渡しを行い、Crash ReportingやReal User Monitoringアプリケーションとのシームレスな連携を実現します。Model Context Protocol(MCP)を介してRaygunのAPI機能を公開することで、エラー管理、デプロイトラッキング、パフォーマンス監視、ソースマップ管理、チーム管理などのタスクをAIで自動化・効率化できます。開発者はこのMCPサーバーを使うことでアクションのトリガーやデータ取得、Raygunアプリケーションのプログラム的な管理が可能となり、生産性向上やトラブルシュート、リリースサイクルの迅速化に貢献します。
プロンプト一覧
リポジトリには明示的なプロンプトテンプレートは記載されていません。
リソース一覧
リポジトリには明示的なリソースは記載されていません。
アプリケーション
- list_applications – アカウント配下の全アプリケーションを一覧表示
- get_application – アプリケーションIDで詳細取得
- get_application_by_api_key – APIキーでアプリケーション詳細取得
- regenerate_application_api_key – アプリケーションの新しいAPIキー生成
エラー管理
- list_error_groups – アプリケーションのエラーグループ一覧
- get_error_group – 特定エラーグループの詳細取得
- resolve_error_group – エラーグループを解決済みに設定
- activate_error_group – エラーグループをアクティブに
- ignore_error_group – エラーグループを無視に設定
- permanently_ignore_error_group – エラーグループを永久に無視
デプロイ管理
- list_deployments – アプリケーションのデプロイ一覧
- get_deployment – デプロイIDで詳細取得
- delete_deployment – デプロイの削除
- update_deployment – デプロイ情報の更新
- reprocess_deployment_commits – デプロイコミットデータの再処理
ユーザー&セッション管理
- list_customers – アプリケーションの顧客一覧
- list_sessions – アプリケーションのユーザーセッション一覧
- get_session – セッション詳細取得
パフォーマンス監視
- list_pages – アプリケーションの監視ページ一覧
- get_page_metrics_time_series – 時系列パフォーマンス指標取得
- get_page_metrics_histogram – パフォーマンス指標のヒストグラム取得
- get_error_metrics_time_series – 時系列エラー指標取得
ソースマップ
- list_source_maps – アプリケーションのソースマップ一覧
- get_source_map – ソースマップ詳細取得
- update_source_map – ソースマップ情報更新
- delete_source_map – ソースマップ削除
- upload_source_map – 新規ソースマップのアップロード
- delete_all_source_maps – 全ソースマップの削除
チーム管理
- list_invitations – 保留中のチーム招待一覧
- send_invitation – 新しいチーム招待の送信
- get_invitation – 招待詳細取得
- revoke_invitation – 保留中の招待を取り消し
このMCPサーバーの活用例
- エラー管理自動化
AIエージェントがエラーグループの一覧・解決・無視・アクティブ化を自動で実行し、アプリケーションエラーのトリアージや管理を効率化します。 - デプロイトラッキングと管理
デプロイの一覧・更新・削除やコミットデータの再処理を自動化し、リリースの健全性トラッキングやデプロイワークフローの自動化を実現します。 - パフォーマンス監視
リアルユーザーモニタリングデータや指標を取得し、パフォーマンス傾向やボトルネックの分析をAIワークフローで直接行えます。 - ソースマップ管理
ソースマップのアップロード・更新・削除を自動化し、手動介入なしでデバッグやエラートラッキングの精度を保ちます。 - チーム・セッション管理
チーム招待やセッション・顧客リストの管理を自動化し、チームのオンボーディングやユーザーセッションの監視(セキュリティや分析目的)を効率化します。
セットアップ方法
Windsurf
リポジトリにはWindsurf用の具体的なセットアップ手順はありません。
Claude
- システムにNode.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
- RaygunのPATトークンを取得します。
claude_desktop_config.jsonファイル(MacOSの場合は~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json、Windowsの場合は%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json)を探します。- Raygun MCPサーバーの設定を追加します:
{
"mcpServers": {
"raygun": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@raygun.io/mcp-server-raygun"],
"env": {
"RAYGUN_PAT_TOKEN": "your-pat-token-here"
}
}
}
}
- ファイルを保存してClaude Desktopを再起動してください。
APIキーの安全な管理方法:
上記例のようにPATトークンを環境変数として設定しましょう。
Cursor
リポジトリにはCursor用の具体的なセットアップ手順はありません。
Cline
リポジトリにはCline用の具体的なセットアップ手順はありません。
フロー内でこのMCPを使う方法
FlowHuntでのMCP利用方法
FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションで以下のようなJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:
{
"raygun": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能へアクセスできるようになります。なお、「raygun」は実際のMCPサーバー名に、「url」は自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。
概要
| セクション | 有無 | 詳細・補足 |
|---|---|---|
| 概要 | ✅ | READMEに概要・機能記載 |
| プロンプト一覧 | ⛔ | プロンプトテンプレートなし |
| リソース一覧 | ⛔ | 明示的なリソース定義なし |
| ツール一覧 | ✅ | READMEに詳細なツールリスト |
| APIキーの安全な管理 | ✅ | RAYGUN_PAT_TOKEN環境変数が必須 |
| サンプリングサポート(評価で重要度低) | ⛔ | 記載なし |
総評
Raygun MCPサーバーはMCP経由でRaygunアプリ管理のための豊富なツールを提供し、Claude向けのセットアップも明確に記載されています。ただし、プロンプトテンプレート・リソース定義・一部プラットフォームの手順が不足しています。サンプリングやRoots対応も記載なし。ツールカバレッジとセキュリティ面は良好ですが、上級MCP機能はやや不足しています。
MCPスコア
| LICENSEファイルあり | ⛔(LICENSEファイルなし) |
|---|---|
| ツールを1つ以上含む | ✅ |
| フォーク数 | 8 |
| スター数 | 12 |
MCPテーブルスコア: 6/10 – ツールとセキュリティ面は優秀ですが、プロンプト・リソース・上級機能やマルチプラットフォーム詳細が不足しています。
