概要
https://blog.sentry.io/smarter-debugging-sentry-mcp-cursor/
詳細内容
## Smarter debugging with Sentry MCP and Cursor
https://blog.sentry.io/smarter-debugging-sentry-mcp-cursor/
Sentryは、MCP機能を用いてAIコーディングアシスタントCursorに本番環境のデバッグコンテキストを直接提供し、開発者がIDE内でより迅速かつ的確な問題解決を実現できるよう強化します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 91/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[AIデバッグ, 開発者ワークフロー, Sentry, Cursor, オブザーバビリティ]]
Sentryが提供するMulti-Context Platform (MCP)サーバーとAIコーディングアシスタントCursorの連携は、開発者のデバッグワークフローを劇的に改善します。従来のAlt-TabによるSentryとIDE間の頻繁なコンテキスト切り替え作業を排除し、本番環境のリアルタイムエラーデータ（スタックトレース、ユーザー影響度、デプロイ履歴など）をCursorに直接供給可能にすることで、「なぜ問題が起きているのか」の理解度を深めます。これにより、AIがより精度の高い修正提案を行えるようになります。
具体的な設定はわずか30秒で完了し、Cursorのチャットインターフェースから自然言語で「最新の問題を表示して」「最も影響の大きいエラーは何か」といったクエリを実行可能。Sentryの複雑なクエリ構文を覚える必要がなく、エラーの場所、影響範囲、頻度などを即座に把握できます。特に単一ファイル内の問題や明確なスタックトレースを持つエラーの特定と修正において、CursorとMCPの組み合わせは非常に有効です。
しかし、システム全体にわたる複雑な問題やメモリリークのような根本的なアーキテクチャ上の課題に対しては、Cursorの単一ファイル思考に限界があります。ここでSentryのAIデバッガー「Seer」が真価を発揮します。Seerはエラー履歴、デプロイ、システム間の関係性を横断的に分析し、複数のコンポーネントにまたがる根深い原因を自動で特定・解決策を提案します。本記事は、コンテキストがジェネレーティブAIの有用性を決定づけるという重要な視点を提供し、デバッグの対象範囲に応じてCursor単体、Cursor+MCP、Seerを使い分けることの重要性を示します。