概要
https://blog.sentry.io/introducing-mcp-server-monitoring/
詳細内容
## You built an MCP server, debug it with MCP observability.
https://blog.sentry.io/introducing-mcp-server-monitoring/
Sentryは、AIエージェント向けMCPサーバーの監視機能をベータ版としてリリースし、プロトコル、クライアント、ツール、パフォーマンスの包括的な可視性を提供することで、AI駆動型アプリケーションのデバッグと運用を強化します。
**Content Type**: News & Announcements
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI Observability, MCP (Model Context Protocol), Agent-based Development, Debugging Tools, Application Performance Monitoring]]
Sentryは、AIエージェントがSentryのコンテキストを利用してアプリケーションのデバッグを行うためのMCP（Model Context Protocol）サーバー向けに、待望の監視機能をベータ版としてリリースしました。これは、Sentry自身がMCPサーバーを運用する中で直面した課題（進化するプロトコル標準、診断困難なエラー、未知のクライアント利用状況、パフォーマンス問題など）を解決するために開発されたものです。
この新機能は、JavaScript SDKベースのMCPサーバーに一行のコードを追加するだけで導入可能であり、プロトコル利用状況、クライアントとツールの使用状況、トラフィック、パフォーマンスに関する詳細な可視性を提供します。具体的には、どのMCPクライアントがどのツールコールを使用しているか、そのリクエストがどのように機能しているか、そして問題がどこで発生しているかを把握できます。例えば、特定のクライアントがどのツールを多用しているか、HTTPトランスポートでリソース読み取りが急減した原因（キャッシュエラー）など、従来ログ解析だけでは困難だった問題が即座に特定可能です。さらに、不正なリクエストを送信する未知のクライアントの検出や、実際の使用状況データに基づいた機能開発の優先順位付けにも役立ちます。
OpenTelemetryを基盤としつつ、Sentryが実運用で得た知見が盛り込まれており、ツールコールの引数と結果を含むJSON-RPCリクエストのトレース、サーバー内部で処理されるエラーのログ記録と紐付けも可能です。ウェブアプリケーションエンジニアにとって、これはAIエージェントとの連携が複雑化する中で、ユーザーからの報告を待つことなく問題を発見し、効率的にデバッグし、サービスの信頼性を高めるための不可欠なツールとなるでしょう。今後は、トレース伝播、Cloudflare Workersなど新プラットフォームのサポート、Python SDK対応も計画されています。