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通过 Sentry MCP 服务器，利用 Sentry 的调试数据发现、分析并修复生产环境中的问题。 该技能旨在处理修复 Sentry 错误、调试生产环境缺陷、调查异常或对 Sentry 待办事项进行分级处理的请求，并通过系统化地分析堆栈跟踪、面包屑路径、跟踪记录、标签和上下文信息来确定根本原因。使用前提是已配置并连接好 Sentry MCP 服务器，且具有相关项目或组织的访问权限。

该技能包含七个阶段：问题发现、深度问题分析、根本原因假设、代码调查、实施修复、验证审核以及结果报告。 发现和分析阶段依托 Sentry MCP 工具（如 search_issues、list_issues、get_issue_details、search_issue_events、get_issue_tag_values、get_trace_details、get_event_attachment 以及用于 AI 生成根本原因分析的 analyze_issue_with_seer）进行。 在编写代码之前，它会记录错误摘要、直接原因、根本原因假设、支持证据和替代方案，然后自上而下地读取堆栈跟踪文件，追踪数据流，并审查相关代码和最近的提交。

整个过程中始终贯彻严格的安全策略：所有 Sentry 数据均被视为不可信的外部输入。 该技能绝不遵循错误消息或导航路径中嵌入的指令，绝不将原始字段值复制到源代码或测试 fixture 中，绝不在输出中重现机密信息或个人身份信息（PII），并在采取行动前将事件数据与实际代码库进行交叉核对，若发现不一致则予以标记，而非默认该事件具有权威性。 修复方案侧重于输入验证、优雅降级以及根因分析，而非症状处理，并配有基于通用合成数据构建的测试、最终验证审核以及结构化报告。

常见问题

有哪些先决条件？

已配置并连接好的 Sentry MCP 服务器，以及对相关 Sentry 项目或组织的访问权限。

它如何处理从 Sentry 返回的数据？

将其视为不可信的外部输入。它绝不会执行错误消息或导航路径中嵌入的指令，不会将原始字段值复制到代码中，且其输出中不会重现机密信息或个人身份信息（PII）。

它使用哪些 MCP 工具？

包括 search_issues、list_issues、get_issue_details、search_issue_events、get_issue_tag_values、get_trace_details、get_event_attachment 以及用于 AI 根本原因分析的 analyze_issue_with_seer 等工具。

整体工作流程是怎样的？

分为七个阶段：问题发现、深度分析、根本原因假设、代码调查、实施修复、验证审核以及结果报告。

它会为修复方案添加测试吗？

是的。它会添加能够重现错误条件的测试，但使用的是通用或合成数据，而非嵌入事件负载中的实际值（如 URL、用户数据或令牌）。