Raygun MCP 服务器集成

AI DevOps Monitoring MCP Server

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“Raygun” MCP 服务器能做什么?

Raygun MCP 服务器是 AI 助手与 Raygun API V3 端点之间的桥梁,使其可无缝对接 Crash Reporting 和 Real User Monitoring 应用。通过基于 Model Context Protocol (MCP) 暴露 Raygun API 功能,该服务器让 AI 驱动的工作流能够自动化并简化诸如错误管理、部署跟踪、性能监控、Source Map 处理及团队管理等任务。开发者可以利用此 MCP 服务器以编程方式触发操作、查询数据并管理 Raygun 应用,从而提升生产力,加快排障与发布周期。

提示模板列表

仓库中未记录显式提示模板。

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资源列表

仓库中未记录显式资源。

应用管理

  • list_applications – 列出你账号下的所有应用。
  • get_application – 根据标识符获取应用详情。
  • get_application_by_api_key – 使用 API Key 获取应用详情。
  • regenerate_application_api_key – 为应用生成新的 API Key。

错误管理

  • list_error_groups – 列出应用的错误分组。
  • get_error_group – 获取指定错误分组的详细信息。
  • resolve_error_group – 标记错误分组为已解决。
  • activate_error_group – 标记错误分组为激活状态。
  • ignore_error_group – 标记错误分组为已忽略。
  • permanently_ignore_error_group – 永久忽略某个错误分组。

部署管理

  • list_deployments – 列出应用的部署记录。
  • get_deployment – 根据标识符获取部署详情。
  • delete_deployment – 删除某个部署。
  • update_deployment – 更新部署信息。
  • reprocess_deployment_commits – 重新处理部署提交数据。

用户与会话管理

  • list_customers – 列出应用的客户。
  • list_sessions – 列出应用的用户会话。
  • get_session – 获取详细的会话信息。

性能监控

  • list_pages – 列出应用监控的页面。
  • get_page_metrics_time_series – 获取性能指标的时序数据。
  • get_page_metrics_histogram – 获取性能指标的直方图。
  • get_error_metrics_time_series – 获取错误指标的时序数据。

Source Map 管理

  • list_source_maps – 列出应用的 Source Map。
  • get_source_map – 获取 Source Map 详情。
  • update_source_map – 更新 Source Map 信息。
  • delete_source_map – 删除某个 Source Map。
  • upload_source_map – 上传新的 Source Map。
  • delete_all_source_maps – 删除所有 Source Map。

团队管理

  • list_invitations – 列出待处理的团队邀请。
  • send_invitation – 发送新的团队邀请。
  • get_invitation – 获取邀请详情。
  • revoke_invitation – 撤销待处理的邀请。

此 MCP 服务器的使用场景

  • 错误管理自动化
    让 AI 代理自动列出、解决、忽略或激活错误分组,简化应用错误的分流与管理。
  • 部署跟踪与管理
    以编程方式列出、更新或删除部署并重新处理提交数据,帮助团队跟踪发布健康状况并自动化部署流程。
  • 性能监控
    获取真实用户监控数据、检索指标,并直接通过 AI 工作流分析性能趋势或瓶颈。
  • Source Map 管理
    自动上传、更新或删除 Source Map,无需人工干预即可确保调试与错误追踪的准确性。
  • 团队与会话管理
    管理团队邀请、会话与客户列表,便于团队成员的加入/移除以及监控用户会话以保障安全或分析。

如何设置

Windsurf

仓库中未提供 Windsurf 的专属设置说明。

Claude

  1. 确保系统已安装 Node.js 和 npm。
  2. 获取你的 Raygun PAT 令牌。
  3. 找到你的 claude_desktop_config.json 文件(MacOS 路径为 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json,Windows 路径为 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json)。
  4. 添加 Raygun MCP 服务器配置:
{
  "mcpServers": {
    "raygun": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@raygun.io/mcp-server-raygun"],
      "env": {
        "RAYGUN_PAT_TOKEN": "your-pat-token-here"
      }
    }
  }
}
  1. 保存文件并重启 Claude Desktop。

API Key 安全存储建议:
如上所示,将 PAT 令牌作为环境变量写入配置。

Cursor

仓库中未提供 Cursor 的专属设置说明。

Cline

仓库中未提供 Cline 的专属设置说明。

如何在流程中使用 MCP

在 FlowHunt 中集成 MCP

要将 MCP 服务器集成到你的 FlowHunt 工作流中,首先在流程中添加 MCP 组件并将其连接到 AI 代理:

FlowHunt MCP flow

点击 MCP 组件打开配置面板,在系统 MCP 配置部分,使用如下 JSON 格式填写你的 MCP 服务器信息:

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

配置完成后,AI 代理即可作为工具使用该 MCP,访问其全部功能。请将 “raygun” 替换为你实际的 MCP 服务器名称,并将 URL 替换为你自己的 MCP 服务器地址。


总览

部分可用性说明/备注
总览README 中含总览和功能介绍
提示模板列表未记录提示模板
资源列表未发现显式资源定义
工具列表README 中有详细工具列表
API 密钥安全需设置 RAYGUN_PAT_TOKEN 环境变量
采样支持(评估时可忽略)未提及

我们的看法

Raygun MCP 服务器为通过 MCP 管理 Raygun 应用提供了全面工具,且文档清晰,Claude 平台配置指引明确。但缺少提示模板、显式资源定义,以及部分平台的配置说明。采样和 Roots 支持未提及。总体来看,工具覆盖度和安全配置较好,但缺乏高级 MCP 特性。

MCP 评分

有 LICENSE 文件⛔ (未找到 LICENSE 文件)
有至少一个工具
Fork 数8
Star 数12

MCP 表格评分: 6/10 —— 工具与安全支持扎实,但缺少提示模板、资源、高级 MCP 特性及多平台详细配置。

Frequently asked questions

用 Raygun MCP 服务器实现自动化

通过将 Raygun 连接至 FlowHunt 自动化,开启无缝的错误监控与部署工作流。