MCP Server: Externe Kontext-Quellen für Claude Code (Sentry, CI/CD) #34

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opened 2026-03-30 19:49:04 +00:00 by David · 0 comments

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2026-03-30 19:49:04 +00:00

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Beschreibung

Einen Model Context Protocol (MCP) Server implementieren, den Claude Code während der Ausführung aufrufen kann, um zusätzlichen Kontext aus externen Quellen (Error-Tracker, CI/CD, Monitoring) abzurufen.

Hintergrund

Claude Code unterstützt MCP nativ. Aktuell bekommt der Agent nur die statische kontext.md. Dynamischer Kontext — z.B. aktuelle Error-Logs aus Sentry für den betroffenen Service, letzte Deployment-Historie, oder ähnliche gelöste Tickets — würde die Qualität der generierten Fixes erheblich verbessern. OpenAIs Codex bietet ähnliche Plugin-Integration (Sentry, Datadog, Linear).

Akzeptanzkriterien

MCP Server läuft als separater Prozess/Endpoint
Tool get_error_logs(service, timerange): Holt Error-Logs aus Sentry/AppSignal
Tool get_deployment_history(service): Letzte Deployments aus CI/CD
Tool get_similar_tickets(description): Ähnliche gelöste Tickets aus Bruno DB
Claude Code wird mit --mcp-config gestartet und kann die Tools nutzen
Konfigurierbar: Welche MCP-Tools aktiviert sind, Credentials pro Tool

Technische Hinweise

Neuer Service: backend/mcp/server.py — MCP Server Implementation
Neuer Service: backend/mcp/tools/sentry.py — Sentry/AppSignal Integration
Neuer Service: backend/mcp/tools/similar_tickets.py — Vektor-Suche oder Keyword-Match über Bruno DB
Erweitern: backend/services/claude_runner.py — --mcp-config Parameter
Erweitern: backend/config.py — MCP-Konfiguration
Dependencies: mcp SDK, optional sentry-sdk
Migration nötig: nein

Aufwand: L

## Beschreibung Einen Model Context Protocol (MCP) Server implementieren, den Claude Code während der Ausführung aufrufen kann, um zusätzlichen Kontext aus externen Quellen (Error-Tracker, CI/CD, Monitoring) abzurufen. ## Hintergrund Claude Code unterstützt MCP nativ. Aktuell bekommt der Agent nur die statische kontext.md. Dynamischer Kontext — z.B. aktuelle Error-Logs aus Sentry für den betroffenen Service, letzte Deployment-Historie, oder ähnliche gelöste Tickets — würde die Qualität der generierten Fixes erheblich verbessern. OpenAIs Codex bietet ähnliche Plugin-Integration (Sentry, Datadog, Linear). ## Akzeptanzkriterien - [ ] MCP Server läuft als separater Prozess/Endpoint - [ ] Tool `get_error_logs(service, timerange)`: Holt Error-Logs aus Sentry/AppSignal - [ ] Tool `get_deployment_history(service)`: Letzte Deployments aus CI/CD - [ ] Tool `get_similar_tickets(description)`: Ähnliche gelöste Tickets aus Bruno DB - [ ] Claude Code wird mit `--mcp-config` gestartet und kann die Tools nutzen - [ ] Konfigurierbar: Welche MCP-Tools aktiviert sind, Credentials pro Tool ## Technische Hinweise - Neuer Service: `backend/mcp/server.py` — MCP Server Implementation - Neuer Service: `backend/mcp/tools/sentry.py` — Sentry/AppSignal Integration - Neuer Service: `backend/mcp/tools/similar_tickets.py` — Vektor-Suche oder Keyword-Match über Bruno DB - Erweitern: `backend/services/claude_runner.py` — `--mcp-config` Parameter - Erweitern: `backend/config.py` — MCP-Konfiguration - Dependencies: `mcp` SDK, optional `sentry-sdk` - Migration nötig: nein ## Aufwand: L