> ## Documentation Index
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# MCP Server Quickstart

> Claude Code, Claude.ai, Claude Desktop, और अन्य MCP clients से Tenderly MCP Server कनेक्ट करें।

एक मिनट से भी कम समय में अपने AI assistant में Tenderly MCP Server चलाएँ।

## पूर्वापेक्षाएँ

* एक [Tenderly account](https://dashboard.tenderly.co/register)
* कम से कम एक Tenderly project

## MCP Server से कनेक्ट करें

<Tabs>
  <Tab title="Shell">
    अपने terminal में निम्नलिखित कमांड चलाएँ:

    ```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    claude mcp add tenderly --transport http https://mcp.tenderly.co/mcp
    ```

    सत्यापित करें कि server कनेक्ट है:

    ```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    claude mcp list
    ```

    Claude Code के अंदर `/mcp` चलाएँ, **tenderly** चुनें, और authenticate करने के लिए browser login का पालन करें।
  </Tab>

  <Tab title="1. Open [claude.ai](https://claude.ai) a">
    1. [claude.ai](https://claude.ai) खोलें और **Settings → Connectors** पर जाएँ।
    2. नीचे **Add custom connector** पर क्लिक करें।
    3. URL दर्ज करें: `https://mcp.tenderly.co/mcp`
    4. **Add** पर क्लिक करें और OAuth login पूरा करें।

    एक बार कनेक्ट होने पर, Tenderly टूल्स किसी भी बातचीत में उपलब्ध हैं।

    > **नोट:** Custom connectors के लिए Pro या उच्चतर Claude plan की आवश्यकता होती है। Enterprise plans पर, केवल workspace admins connectors जोड़ सकते हैं।
  </Tab>

  <Tab title="1. Open Claude Desktop and go to Setting">
    1. Claude Desktop खोलें और **Settings → Connectors** पर जाएँ।
    2. **Add custom connector** पर क्लिक करें।
    3. URL दर्ज करें: `https://mcp.tenderly.co/mcp`
    4. **Add** पर क्लिक करें और OAuth login पूरा करें।

    > **नोट:** Custom connectors के लिए Pro या उच्चतर Claude plan की आवश्यकता होती है। Enterprise plans पर, केवल workspace admins connectors जोड़ सकते हैं।
  </Tab>

  <Tab title="JSON">
    अपनी MCP configuration फ़ाइल (`.cursor/mcp.json`, `.vscode/mcp.json`, या समकक्ष) में निम्नलिखित जोड़ें:

    ```json theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
    {
      "mcpServers": {
        "tenderly": {
          "type": "streamable-http",
          "url": "https://mcp.tenderly.co/mcp"
        }
      }
    }
    ```

    जब आप पहली बार Tenderly टूल का उपयोग करेंगे तो आपका editor आपको authenticate करने के लिए prompt करेगा।
  </Tab>
</Tabs>

## पहला टूल call

एक बार कनेक्ट होने पर, यह सत्यापित करने के लिए एक सरल prompt आज़माएँ कि सब कुछ काम करता है:

> "मेरा account नाम और वर्तमान में active project क्या है?"

Claude `get_user_info` को call करेगा और आपकी account जानकारी और वर्तमान में active project (यदि सेट है) लौटाएगा। यदि यह काम करता है, तो आप तैयार हैं।

## अपना active project सेट करें

अधिकांश टूल्स को एक project संदर्भ की आवश्यकता होती है। इसे प्रति session एक बार सेट करें:

> "मेरे active project को my-account के तहत my-project पर सेट करें"

Claude `set_active_project` को call करेगा। बाद के सभी टूल calls (simulations, Virtual Environments, traces) इस project का उपयोग करेंगे।

<Note>
  आप Claude को स्वचालित रूप से project पता लगाने भी दे सकते हैं, बस उसे कुछ करने के लिए कहें और यदि आवश्यक हो तो वह पहले `list_projects` को call करेगा।
</Note>

## समस्या निवारण

### Authentication विफल होता है या connector log in नहीं होता

यदि OAuth login loop या error देता है, तो अपने Claude client में Tenderly connector को disconnect करें (Settings → Connectors) और इसे फिर से जोड़ें। Claude Code में, `/mcp` चलाएँ, **tenderly** चुनें, और browser login फिर से करें। Claude.ai और Claude Desktop पर Custom connectors के लिए Pro या उच्चतर plan की आवश्यकता होती है, Enterprise plans पर, केवल workspace admins उन्हें जोड़ सकते हैं।

### "No active project" errors

अधिकांश टूल्स को एक project संदर्भ की आवश्यकता होती है। Claude से एक सेट करने के लिए कहें:

> "मेरे active project को my-account के तहत my-project पर सेट करें"

या Claude को पहले projects सूचीबद्ध करने के लिए कहकर स्वचालित रूप से चुनने दें।

### "No active Virtual Environment" errors

Virtual Environment टूल्स active Virtual Environment पर काम करते हैं। या तो एक Virtual Environment बनाएँ/fork करें (जो इसे स्वचालित रूप से active करता है) या Claude से `set_active_vnet` को एक मौजूदा Virtual Environment ID के साथ call करने के लिए कहें।

### Call trace या events truncated हैं

`get_simulation_call_trace` 256 entries पर सीमित है और `get_simulation_events` 100 पर। बड़े transactions के लिए, [Advanced Trace Navigation](/ai-tools/tools#advanced-trace-navigation) टूल्स का उपयोग करें: size के लिए `get_trace_stats` से शुरू करें, फिर tree संरचना देखने के लिए `get_trace_skeleton`, और विशिष्ट भागों में drill करने के लिए `get_call_trace_node`, `get_subtree_events`, या `search_call_trace`। reverts के लिए, `find_failures` और `get_error_path` आमतौर पर root cause तक पहुँचने का सबसे तेज़ रास्ता हैं।

### Claude गलत नेटवर्क, project, या Virtual Environment चुनता है

prompt में स्पष्ट रहें, नेटवर्क, project slug, या Virtual Environment का नाम बताएँ। आप Claude से कोई कार्य चलाने से पहले `get_user_info` के साथ active संदर्भ की पुष्टि करने के लिए भी कह सकते हैं।

### एक टूल call stale या गलत डेटा लौटाता है

Active project और Virtual Environment state प्रति session होता है। यदि आप बातचीत के बीच में projects या Virtual Environments switch करते हैं, तो follow-up टूल्स चलाने से पहले `get_user_info` के साथ active संदर्भ की पुष्टि करें।

## अगले चरण

* [Tools Reference](/ai-tools/tools): सभी 59 टूल्स देखें और वे क्या करते हैं
* [उदाहरण](/ai-tools/examples): सामान्य workflows के लिए walkthroughs
* [Virtual Environments](/virtual-environments/overview): आप जो परिवेश बना सकते हैं उनके बारे में अधिक जानें
* [Simulations](/simulations/overview): समझें कि transaction simulation कैसे काम करता है