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Glama

CircleCI MCP 服务器

GitHub CircleCI npm

模型上下文协议 (MCP) 是一种新的标准化协议,用于管理大型语言模型 (LLM) 与外部系统之间的上下文。在此存储库中,我们为CircleCI提供了一个 MCP 服务器。

这使您可以使用 Cursor IDE、Windsurf、Copilot 或任何 MCP 支持的客户端,使用自然语言通过 CircleCI 完成任务,例如:

https://github.com/user-attachments/assets/3c765985-8827-442a-a8dc-5069e01edb74

要求

对于 NPX 安装:

对于 Docker 安装:

Related MCP server: Enhanced Interactive Feedback MCP Server

安装

光标

使用 NPX

将以下内容添加到您的游标 MCP 配置中:

{ "mcpServers": { "circleci-mcp-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci"], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token", "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // Optional - required for on-prem customers only } } } }

使用 Docker

将以下内容添加到您的游标 MCP 配置中:

{ "mcpServers": { "circleci-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-e", "CIRCLECI_TOKEN", "-e", "CIRCLECI_BASE_URL", "circleci:mcp-server-circleci" ], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token", "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // Optional - required for on-prem customers only } } } }

VS 代码

使用 NPX

要在.vscode/mcp.json中为 VS Code 安装 CircleCI MCP 服务器:

{ // 💡 Inputs are prompted on first server start, then stored securely by VS Code. "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "circleci-token", "description": "CircleCI API Token", "password": true }, { "type": "promptString", "id": "circleci-base-url", "description": "CircleCI Base URL", "default": "https://circleci.com" } ], "servers": { // https://github.com/ppl-ai/modelcontextprotocol/ "circleci-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci"], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "${input:circleci-token}", "CIRCLECI_BASE_URL": "${input:circleci-base-url}" } } } }

使用 Docker

使用 Docker 在.vscode/mcp.json中安装 CircleCI MCP Server for VS Code:

{ // 💡 Inputs are prompted on first server start, then stored securely by VS Code. "inputs": [ { "type": "promptString", "id": "circleci-token", "description": "CircleCI API Token", "password": true }, { "type": "promptString", "id": "circleci-base-url", "description": "CircleCI Base URL", "default": "https://circleci.com" } ], "servers": { // https://github.com/ppl-ai/modelcontextprotocol/ "circleci-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-e", "CIRCLECI_TOKEN", "-e", "CIRCLECI_BASE_URL", "circleci:mcp-server-circleci" ], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "${input:circleci-token}", "CIRCLECI_BASE_URL": "${input:circleci-base-url}" } } } }

克劳德桌面

使用 NPX

将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers": { "circleci-mcp-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci"], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token", "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // Optional - required for on-prem customers only } } } }

使用 Docker

将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json:

{ "mcpServers": { "circleci-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-e", "CIRCLECI_TOKEN", "-e", "CIRCLECI_BASE_URL", "circleci:mcp-server-circleci" ], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token", "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // Optional - required for on-prem customers only } } } }

要查找/创建此文件,首先打开 Claude 桌面设置。然后点击“设置”面板左侧栏中的“开发者”,然后点击“编辑配置”。

这将在以下位置创建一个配置文件:

  • macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

  • Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

有关使用 MCP 服务器和 Claude Desktop 的更多信息,请参阅以下指南: https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user

克劳德·科德

使用 NPX

安装Claude Code后,运行以下命令:

claude mcp add circleci-mcp-server -e CIRCLECI_TOKEN=your-circleci-token -- npx -y @circleci/mcp-server-circleci

使用 Docker

安装Claude Code后,运行以下命令:

claude mcp add circleci-mcp-server -e CIRCLECI_TOKEN=your-circleci-token -e CIRCLECI_BASE_URL=https://circleci.com -- docker run --rm -i -e CIRCLECI_TOKEN -e CIRCLECI_BASE_URL circleci:mcp-server-circleci

有关使用 Claude Code 的 MCP 服务器的更多信息,请参阅以下指南: https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/tutorials#set-up-model-context-protocol-mcp

风帆冲浪

使用 NPX

将以下内容添加到您的 windsurf mcp_config.json:

{ "mcpServers": { "circleci-mcp-server": { "command": "npx", "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci"], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token", "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // Optional - required for on-prem customers only } } } }

使用 Docker

将以下内容添加到您的 windsurf mcp_config.json:

{ "mcpServers": { "circleci-mcp-server": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-e", "CIRCLECI_TOKEN", "-e", "CIRCLECI_BASE_URL", "circleci:mcp-server-circleci" ], "env": { "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token", "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // Optional - required for on-prem customers only } } } }

有关使用 MCP 服务器和 windsurf 的更多信息,请参阅以下指南: https://docs.windsurf.com/windsurf/mcp

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 CircleCI MCP 服务器:

npx -y @smithery/cli install @CircleCI-Public/mcp-server-circleci --client claude

特征

支持的工具

  • get_build_failure_logs

    从 CircleCI 构建中检索详细的失败日志。此工具有三种使用方式:

    1. 使用项目 Slug 和 Branch(推荐的工作流程):

      • 首先,列出您可用的项目:

        • 使用 list_followed_projects 工具获取您的项目

        • 例如:“列出我的 CircleCI 项目”

        • 然后选择与之关联的 projectSlug 项目

        • 例如:“让我们使用我的项目”

      • 然后请求检索特定分支的构建失败日志:

        • 示例:“获取主分支上我的项目的构建失败信息”

    2. 使用 CircleCI URL:

    3. 使用本地项目上下文:

      • 通过提供以下内容从您的本地工作区工作:

        • 工作区根路径

        • Git 远程 URL

        • 分支机构名称

      • 示例:“查找当前分支上最新的失败管道”

    该工具返回格式化的日志,包括:

    • 职位名称

    • 逐步执行细节

    • 失败消息和上下文

    这对于以下情况尤其有用:

    • 调试失败的构建

    • 分析测试失败

    • 调查部署问题

    • 无需离开 IDE 即可快速访问构建日志

  • find_flaky_tests

    通过分析测试执行历史记录,识别 CircleCI 项目中的不稳定测试。这利用了此处描述的不稳定测试检测功能: https://circleci.com/blog/introducing-test-insights-with-flaky-test-detection/#flaky-test-detection

    此工具有三种使用方式:

    1. 使用 Project Slug(推荐工作流程):

      • 首先,列出您可用的项目:

        • 使用 list_followed_projects 工具获取您的项目

        • 例如:“列出我的 CircleCI 项目”

        • 然后选择与之关联的 projectSlug 项目

        • 例如:“让我们使用我的项目”

      • 然后请求检索不稳定的测试:

        • 例如:“获取我的项目的不稳定测试”

    2. 使用 CircleCI 项目 URL:

    3. 使用本地项目上下文:

      • 通过提供以下内容从您的本地工作区工作:

        • 工作区根路径

        • Git 远程 URL

      • 例如:“查找当前项目中的不稳定测试”

    该工具返回有关不稳定测试的详细信息,包括:

    • 测试名称和文件位置

    • 失败消息和上下文

    这可以帮助您:

    • 识别测试套件中不可靠的测试

    • 获取有关测试失败的详细背景信息

    • 做出有关测试改进的数据驱动决策

  • get_latest_pipeline_status

    检索给定分支的最新管道状态。此工具有三种使用方式:

    1. 使用项目 Slug 和 Branch(推荐的工作流程):

      • 首先,列出您可用的项目:

        • 使用 list_followed_projects 工具获取您的项目

        • 例如:“列出我的 CircleCI 项目”

        • 然后选择与之关联的 projectSlug 项目

        • 例如:“让我们使用我的项目”

      • 然后要求检索特定分支的最新管道状态:

        • 示例:“获取主分支上我的项目的最新管道状态”

    2. 使用 CircleCI 项目 URL:

    3. 使用本地项目上下文:

      • 通过提供以下内容从您的本地工作区工作:

        • 工作区根路径

        • Git 远程 URL

        • 分支机构名称

      • 示例:“获取我当前项目的最新管道状态”

    该工具返回最新管道的格式化状态:

    • 工作流名称及其当前状态

    • 每个工作流程的持续时间

    • 创建和完成时间戳

    • 管道总体健康状况

    示例输出:

    --- Workflow: build Status: success Duration: 5 minutes Created: 4/20/2025, 10:15:30 AM Stopped: 4/20/2025, 10:20:45 AM --- Workflow: test Status: running Duration: unknown Created: 4/20/2025, 10:21:00 AM Stopped: in progress

    这对于以下情况尤其有用:

    • 检查最新管道的状态

    • 获取特定分支的最新管道状态

    • 无需离开 IDE 即可快速检查最新管道的状态

  • get_job_test_results

    检索 CircleCI 作业的测试元数据,让您无需离开 IDE 即可分析测试结果。此工具有三种使用方式:

    1. 使用项目 Slug 和 Branch(推荐的工作流程):

      • 首先,列出你可用的项目:

        • 使用 list_followed_projects 工具获取您的项目

        • 例如:“列出我的 CircleCI 项目”

        • 然后选择与之关联的 projectSlug 项目

        • 例如:“让我们使用我的项目”

      • 然后要求检索特定分支的测试结果:

        • 示例:“获取主分支上我的项目的测试结果”

    2. 使用 CircleCI URL:

    3. 使用本地项目上下文:

      • 通过提供以下内容从您的本地工作区工作:

        • 工作区根路径

        • Git 远程 URL

        • 分支机构名称

      • 示例:“获取主分支上当前项目的测试结果”

    该工具返回详细的测试结果信息:

    • 所有测试的摘要(总计、成功、失败)

    • 有关失败测试的详细信息包括:

      • 测试名称和类别

      • 文件位置

      • 错误消息

      • 运行时间

    • 包含时间信息的成功测试列表

    • 按测试结果过滤

    这对于以下情况尤其有用:

    • 无需访问 CircleCI Web UI 即可快速分析测试失败

    • 识别测试失败的模式

    • 查找可能需要优化的慢速测试

    • 检查整个项目的测试覆盖率

    • 解决不稳定测试问题

    注意:该工具要求您在 CircleCI 配置中正确配置测试元数据。有关设置测试元数据收集的更多信息,请参阅: https ://circleci.com/docs/collect-test-data/

  • config_helper

    通过提供指导和验证来协助完成 CircleCI 配置任务。此工具可帮助您:

    1. 验证 CircleCI 配置:

      • 检查你的 .circleci/config.yml 是否存在语法和语义错误

      • 示例:“验证我的 CircleCI 配置”

    该工具提供:

    • 详细验证结果

    • 配置建议

    这可以帮助您:

    • 推送之前捕获配置错误

    • 了解 CircleCI 配置最佳实践

    • 解决配置问题

    • 正确实现 CircleCI 功能

  • create_prompt_template

    根据功能需求,帮助为支持 AI 的应用程序生成结构化的提示模板。此工具:

    1. 将功能需求转换为结构化提示:

      • 将用户需求转化为优化的提示模板

      • 示例:“创建一个按年龄和主题生成睡前故事的提示模板”

    该工具提供:

    • 结构化的提示模板

    • 定义所需输入参数的上下文模式

    这可以帮助您:

    • 为人工智能应用程序创建有效的提示

    • 标准化输入参数以获得一致的结果

    • 构建强大的 AI 驱动功能

  • recommend_prompt_template_tests

    为提示模板生成测试用例,以确保其产生预期结果。此工具:

    1. 提供提示模板的测试用例:

      • 根据提示模板和上下文模式创建不同的测试场景

      • 示例:“为我的睡前故事提示模板生成测试”

    该工具提供:

    • 一系列推荐的测试用例

    • 多种参数组合来测试模板鲁棒性

    这可以帮助您:

    • 验证提示模板功能

    • 确保 AI 对输入做出一致的响应

    • 识别边缘情况和潜在问题

    • 提升整体人工智能应用质量

  • list_followed_projects

    列出用户在 CircleCI 上关注的所有项目。此工具:

    1. 检索并显示项目:

      • 显示用户有权访问和关注的所有项目

      • 为每个条目提供项目名称和 projectSlug

      • 例如:“列出我的 CircleCI 项目”

    该工具返回项目的格式化列表,示例输出:

    Projects followed: 1. my-project (projectSlug: gh/organization/my-project) 2. another-project (projectSlug: gh/organization/another-project)

    这对于以下情况尤其有用:

    • 确定哪些 CircleCI 项目可供您使用

    • 获取其他 CircleCI 工具所需的 projectSlug

    • 选择后续操作的项目

    注意:许多其他 CircleCI 工具都需要 projectSlug(不是项目名称),并且将在选择项目后用于这些工具调用。

  • run_pipeline

    触发管道运行。此工具有三种使用方式:

    1. 使用项目 Slug 和 Branch(推荐的工作流程):

      • 首先,列出你可用的项目:

        • 使用 list_followed_projects 工具获取您的项目

        • 例如:“列出我的 CircleCI 项目”

        • 然后选择与之关联的 projectSlug 项目

        • 例如:“让我们使用我的项目”

      • 然后要求针对特定分支运行管道:

        • 示例:“在主分支上运行 my-project 的管道”

    2. 使用 CircleCI URL:

    3. 使用本地项目上下文:

      • 通过提供以下内容从您的本地工作区工作:

        • 工作区根路径

        • Git 远程 URL

        • 分支机构名称

      • 示例:“在主分支上运行我当前项目的管道”

    该工具返回一个链接来监视管道的执行情况。

    这对于以下情况尤其有用:

    • 无需访问 CircleCI Web UI 即可快速运行管道

    • 从特定分支运行管道

发展

入门

  1. 克隆存储库:

    git clone https://github.com/CircleCI-Public/mcp-server-circleci.git cd mcp-server-circleci
  2. 安装依赖项:

    pnpm install
  3. 构建项目:

    pnpm build

构建 Docker 容器

您可以使用以下方式在本地构建 Docker 容器:

docker build -t circleci:mcp-server-circleci .

这将创建一个标记为circleci:mcp-server-circleci的 Docker 镜像,您可以将其与任何 MCP 客户端一起使用。

运行容器:

docker run --rm -i -e CIRCLECI_TOKEN=your-circleci-token -e CIRCLECI_BASE_URL=https://circleci.com circleci:mcp-server-circleci

使用 MCP Inspector 进行开发

在 MCP 服务器上进行迭代最简单的方法是使用 MCP 检查器。您可以在https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector上了解更多关于 MCP 检查器的信息。

  1. 启动开发服务器:

    pnpm watch # Keep this running in one terminal
  2. 在单独的终端中,启动检查器:

    pnpm inspector
  3. 配置环境:

    • 将您的CIRCLECI_TOKEN添加到检查器 UI 中的环境变量部分

    • 令牌需要对您的 CircleCI 项目的读取权限

    • 您也可以设置 CircleCI 基本 URL。默认为https//circleci.com

测试

  • 运行测试套件:

    pnpm test
  • 在开发期间以监视模式运行测试:

    pnpm test:watch

有关更详细的贡献指南,请参阅CONTRIBUTING.md

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MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/CircleCI-Public/mcp-server-circleci'

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