Raygun MCP 서버 통합

“Raygun” MCP 서버의 역할은 무엇인가요?

Raygun MCP 서버는 AI 어시스턴트와 Raygun API V3 엔드포인트 간의 다리 역할을 하여 Crash Reporting 및 Real User Monitoring 애플리케이션과의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. Raygun의 API 기능을 Model Context Protocol(MCP)을 통해 노출함으로써, AI 기반 워크플로우에서 오류 관리, 배포 추적, 성능 모니터링, 소스맵 처리, 팀 관리 등의 작업을 자동화하고 효율적으로 처리할 수 있습니다. 개발자는 이 MCP 서버를 활용해 작업을 트리거하고, 데이터를 쿼리하며, Raygun 애플리케이션을 프로그래밍 방식으로 관리함으로써 생산성을 높이고 문제 해결 및 릴리즈 주기를 가속화할 수 있습니다.

프롬프트 목록

저장소에는 명시적인 프롬프트 템플릿이 문서화되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소에는 명시적인 리소스가 문서화되어 있지 않습니다.

애플리케이션

• list_applications – 계정 내 모든 애플리케이션 나열
• get_application – 식별자로 애플리케이션 상세 정보 조회
• get_application_by_api_key – API 키로 애플리케이션 정보 가져오기
• regenerate_application_api_key – 애플리케이션용 새 API 키 발급

오류 관리

• list_error_groups – 애플리케이션의 오류 그룹 나열
• get_error_group – 특정 오류 그룹 상세 정보 조회
• resolve_error_group – 오류 그룹을 해결됨으로 표시
• activate_error_group – 오류 그룹을 활성 상태로 표시
• ignore_error_group – 오류 그룹을 무시함으로 표시
• permanently_ignore_error_group – 오류 그룹을 영구적으로 무시

배포 관리

• list_deployments – 애플리케이션의 배포 목록 조회
• get_deployment – 식별자로 배포 상세 정보 조회
• delete_deployment – 배포 삭제
• update_deployment – 배포 정보 업데이트
• reprocess_deployment_commits – 배포 커밋 데이터 재처리

사용자 & 세션 관리

• list_customers – 애플리케이션의 고객 목록 조회
• list_sessions – 애플리케이션의 사용자 세션 나열
• get_session – 세션 상세 정보 조회

성능 모니터링

• list_pages – 애플리케이션의 모니터링 중인 페이지 나열
• get_page_metrics_time_series – 시계열 성능 지표 조회
• get_page_metrics_histogram – 성능 지표 히스토그램 조회
• get_error_metrics_time_series – 시계열 오류 지표 조회

소스맵

• list_source_maps – 애플리케이션의 소스맵 목록 조회
• get_source_map – 소스맵 상세 정보 가져오기
• update_source_map – 소스맵 정보 업데이트
• delete_source_map – 소스맵 삭제
• upload_source_map – 새 소스맵 업로드
• delete_all_source_maps – 모든 소스맵 삭제

팀 관리

• list_invitations – 대기 중인 팀 초대 목록
• send_invitation – 새 팀 초대 전송
• get_invitation – 초대 상세 정보 조회
• revoke_invitation – 대기 중인 초대 취소

이 MCP 서버의 활용 사례

• 오류 관리 자동화
  AI 에이전트가 오류 그룹을 자동으로 나열, 해결, 무시, 활성화하여 애플리케이션 오류의 분류와 관리를 효율화할 수 있습니다.
• 배포 추적 및 관리
  배포 내역을 프로그래밍 방식으로 나열, 수정, 삭제하거나 커밋 데이터를 재처리하여 팀이 릴리즈 상태를 추적하고 배포 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
• 성능 모니터링
  실사용자 모니터링 데이터를 조회하고, 지표를 수집하며, 성능 추세 또는 병목 현상을 AI 워크플로우에서 직접 분석할 수 있습니다.
• 소스맵 관리
  소스맵의 업로드, 업데이트, 삭제를 자동화하여 디버깅과 오류 추적의 정확도를 수동 개입 없이 유지할 수 있습니다.
• 팀 및 세션 관리
  팀 초대, 세션, 고객 목록을 관리하여 팀 온보딩/오프보딩과 사용자 세션 모니터링(보안/분석 목적)을 간편하게 할 수 있습니다.

설정 방법

Windsurf

저장소에 Windsurf 관련 별도 설정 안내가 없습니다.

Claude

1. 시스템에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Raygun PAT 토큰을 발급받으세요.
3. claude_desktop_config.json 파일의 위치를 찾으세요 (MacOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json, Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json).
4. Raygun MCP 서버 구성을 아래와 같이 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "raygun": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@raygun.io/mcp-server-raygun"],
      "env": {
        "RAYGUN_PAT_TOKEN": "your-pat-token-here"
      }
    }
  }
}

5. 파일을 저장한 뒤 Claude Desktop을 재시작하세요.

API 키 보안:
위 예시처럼 PAT 토큰을 환경 변수로 저장하세요.

Cursor

저장소에 Cursor 관련 별도 설정 안내가 없습니다.

Cline

저장소에 Cline 관련 별도 설정 안내가 없습니다.

플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 연 후, 시스템 MCP 구성 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

{
  "raygun": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

구성이 완료되면 AI 에이전트가 MCP의 모든 기능과 도구를 사용할 수 있습니다. “raygun” 부분은 실제 MCP 서버명으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

Raygun MCP 서버는 MCP를 통한 Raygun 애플리케이션 관리에 있어 풍부한 도구와 Claude 설정 안내를 제공합니다. 다만, 프롬프트 템플릿, 명시적 리소스 정의, 일부 플랫폼 설치 안내가 부족합니다. 샘플링과 Roots 지원도 언급되지 않았습니다. 도구 지원과 보안 구성에는 강점이 있으나, 일부 고급 MCP 기능이 부족합니다.

MCP 점수

MCP 표 점수: 6/10 – 도구 지원과 보안은 우수하나, 프롬프트 템플릿, 리소스, 고급 MCP 기능, 멀티 플랫폼 설정 설명이 부족합니다.