【MCP Server】Sentry × Cursor 連携ガイド:CData MCP Server で AI 駆動のアプリ開発
Cursor は、日常の開発ワークフローにエージェント型 AI を統合した AI 搭載コードエディタです。MCP に対応しているため、Cursor はローカルツールやエンタープライズデータソースにエディタから直接接続でき、コンテキストを切り替えることなくライブシステムと自然言語でやり取りできます。
Model Context Protocol(MCP)は、構造化されたツールインターフェースを通じて LLM クライアントを外部サービスに接続するためのオープンスタンダードです。MCP Server はスキーマの検出やリアルタイムクエリなどの機能を公開し、AI エージェントがリアルタイムデータを安全かつ一貫して取得・分析できるようにします。
この記事では、CData API Driver for MCP Server のインストール、Sentry への接続設定、Cursor への MCP Server アドオンの接続、そしてエディタ内からリアルタイムの Sentry のデータをクエリする方法までをステップバイステップで解説します。
ステップ 1:CData API Driver for MCP Server のダウンロードとインストール
- まずは CData API Driver for MCP Server をダウンロードします。
- ダウンロードしたインストーラーをダブルクリックして実行します。
- 画面の指示に従ってインストールを完了させます。
インストールが完了したら、Sentry に接続して MCP Server アドオンの設定を行います。
ステップ 2:Sentry への接続を設定
- インストール後、CData API Driver for MCP Server の設定ウィザードを開きます。
注意:ウィザードが自動的に開かない場合は、Windows の検索バーで「CData API Driver for MCP Server」と検索し、アプリケーションを起動してください。
- MCP Configuration > Configuration Name で、既存の構成を選択するか、
を選択して新しい構成を作成します。
- 構成名を入力(例:「cdata_api」)し、OK をクリックします。
-
設定ウィザードに適切な接続プロパティを入力します。
API キー認証の設定
Sentry はトークンベースの認証を使用します。Auth Token を取得するには、以下のステップで進めます:
- https://sentry.io で Sentry アカウントにログインします
- Settings > Auth Tokens に移動します
- 「Create New Token」をクリックします
- 必要なスコープを選択して「Create Token」をクリックします
- 生成されたトークンをコピーします(一度しか表示されません)
Auth Token を取得したら、以下の接続プロパティを設定します:
- AuthScheme:APIKey に設定します。
- APIKey:Sentry の Auth Token に設定します。
- OrganizationId:Sentry の組織スラッグまたは ID に設定します。
接続文字列の例
Profile=C:\profiles\Sentry.apip;AuthScheme=APIKey;ProfileSettings="APIKey=your_auth_token;OrganizationId=your_org_slug";
Sentry への接続
認証を設定すると、Sentry に接続して、Organizations、Projects、Issues、Events などの利用可能なテーブルからデータをクエリできます。
- 接続 をクリックして、Sentry と認証します。
- 次に、Save Configuration をクリックして MCP Server アドオンの構成を保存します。
この操作により、Cursor が MCP Server アドオンを起動する際に参照する .mcp 構成ファイルが作成されます。MCP Server アドオンの設定が完了したら、続いて Cursor に接続していきましょう。
ステップ 3:MCP Server アドオンを Cursor に接続
- Cursor デスクトップアプリケーションをダウンロードし、アカウントのサインアップを完了します。
-
上部メニューから Settings をクリックして設定パネルを開きます。
-
左側のナビゲーションで Tools & MCP タブを開き、Add Custom MCP をクリックします。
- Cursor がエディタ内に mcp.json ファイルを開きます。
- 以下のコードを追加してファイルを保存します。
- 設定ウィザードで接続の保存とテストが完了したら、Next をクリックします。
- AI MCP Tool ドロップダウンから Cursor を選択します。
- MCP Client Instructions の手順に従って、MCP 構成に必要なフォルダを作成します。
- 表示された JSON コードをコピーして、構成ファイルに貼り付けます。
- Cursor で、mcp.json 構成を含むプロジェクトフォルダを開きます。
- MCP Server アドオンが、Installed MCP Servers に Running として表示されることを確認します。
方法 1:MCP 構成を手動で追加
{
"mcpServers": {
"cdata-local": {
"command": "C:/Program Files/Java/jdk-17/bin/java.exe",
"args": [
"-jar",
"C:/Program Files/CData/CData API Driver for MCP Server/lib/cdata.mcp.api.jar",
"cdata_api"
]
}
}
}
注意:command の値は Java 17 以上の java.exe 実行ファイルのパスを、JAR パスにはインストール済みの CData MCP Server アドオンの .jar ファイルのパスを指定してください。最後の引数は、CData 設定ウィザードで保存した MCP 構成名と一致させる必要があります(例:「cdata_api」)。
方法 2:CData API Driver for MCP Server の UI から MCP 構成をコピー
ステップ 4:Cursor でリアルタイムの Sentry のデータをクエリ
- 上部バーの Toggle AI Pane をクリックしてチャットウィンドウを開きます。
- 自然言語を使って Sentry のデータについて質問してみましょう。例えば:
「Sentry のデータ 接続で利用可能なすべてのテーブルを一覧表示してください。」
これで Cursor と CData API Driver for MCP Server の連携が完了しました。公開された MCP ツールを使って、スキーマの探索や Sentry に対するリアルタイムクエリの実行が可能になります。
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CData コミュニティにアクセスして、洞察を共有したり、質問したり、MCP を活用した AI ワークフローの可能性を一緒に探っていきましょう。