SuperAPI AI 工具集

bugsnag-mcp

bugsnag-mcp 是一个用于与 Bugsnag 交互的模型上下文协议(MCP)服务器,允许像 Cursor 和 Claude 这样的 LLM 工具调查和解决 Bugsnag 中的问题。它提供错误监控与分析、代码智能和问题管理等功能,帮助用户通过自然语言浏览 Bugsnag 层次结构、筛选错误、查看堆栈跟踪和异常链,并进行问题搜索和管理。

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工具介绍

Bugsnag MCP Server 是一个遵循模型上下文协议(MCP)的服务器,用于与 Bugsnag 交互,使 Cursor、Claude 等 LLM 工具能够调查和解决 Bugsnag 中的问题。

主要能力

  • 错误监控与分析:组织与项目导航,方便浏览 Bugsnag 层次结构;错误与事件过滤,支持多种筛选选项;详细堆栈跟踪查看,显示格式化堆栈跟踪、源代码上下文和突出显示的错误行;异常链可视化,通过查看完整的异常链理解根本原因。
  • 代码智能:区分项目代码与库代码,明确识别用户代码与第三方库;源代码上下文,查看错误位置周围的相关代码片段;错误模式,识别多个错误中的重复模式。
  • 问题管理:搜索能力,通过错误类、消息或应用版本查找问题;错误详情,获取每个错误的全面信息;事件历史,查看特定错误的所有出现记录。

使用方式

设置 Bugsnag MCP 服务器简单,无需安装或下载源代码。

添加 Bugsnag MCP 服务器配置:

{
  "mcpServers": {
    "bugsnag": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "bugsnag-mcp-server"],
      "env": {
        "BUGSNAG_API_KEY": "your-bugsnag-api-key"
      },
      "disabled": false,
      "alwaysAllow": []
    }
  }
}

将 your-bugsnag-api-key 替换为你的 Bugsnag API 密钥。对于 Claude Desktop 同样添加此配置。

获取 Bugsnag API 密钥

  1. 登录 Bugsnag 账户:https://app.bugsnag.com/
  2. 转到 Settings > Organization settings > Access tokens
  3. 创建新的个人访问令牌,需要以下权限:Read projects, Read and write errors, Read and write comments
  4. 复制生成的令牌用于 MCP 服务器

使用示例

配置后,可以在 LLM 工具中使用 Bugsnag MCP 服务器。示例提示包括:探索 Bugsnag 账户、查找和分析错误、搜索特定问题。

可用工具

  • 组织与项目管理:列出可用的 Bugsnag 组织;列出组织中的项目(需要 organization_id)。
  • 错误与事件管理:列出项目中的错误(需要 project_id,可选 status、sort、limit);获取特定错误的详细信息(需要 error_id);列出特定错误的事件(可选 limit);查看错误的最新事件;查看特定事件的详细信息(需要 event_id)。
  • 堆栈跟踪分析:从事件中提取并格式化堆栈跟踪信息(可选 include_code,默认 true);查看事件的完整异常链。
  • 搜索:使用多种条件搜索问题(可选 query、error_class、app_version)。

高级用法

测试 API 密钥

可以使用命令测试 Bugsnag API 密钥是否有效。如果有效,将显示 Bugsnag 项目及其 ID 的列表。

安装选项

推荐使用 npx,也可以全局安装包。如果想贡献或修改代码:

  • 克隆仓库:git clone https://github.com/yourusername/bugsnag-mcp.git 然后 cd bugsnag-mcp
  • 安装依赖:npm install
  • 构建项目:npm run build
  • 运行测试:npm test
  • 运行带覆盖率的测试:npm run test:coverage
  • 检查代码格式:使用 Prettier

持续集成

项目使用 GitHub Actions 进行持续集成。工作流自动:在推送到主分支和拉取请求时运行;针对多个 Node.js 版本(18.x 和 20.x)测试;运行测试套件;生成并上传测试覆盖率报告;使用 Prettier 检查代码格式。工作流配置位于 .github/workflows/test.yml 和 .github/workflows/prettier.yml。

适用场景

适用于开发团队在使用 Bugsnag 进行错误监控时,通过 LLM 工具快速调查、分析和解决错误,提高调试效率。

限制

资料中未提供关于收费、价格、平台支持、效果等进一步信息。