Spinnaker용 MCP 서버
이 패키지는 Spinnaker 통합을 위한 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버 구현을 제공합니다. AI 모델이 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 Spinnaker 배포, 파이프라인 및 애플리케이션과 상호 작용할 수 있도록 지원합니다.
AI 통합
이 MCP 서버는 Anthropic의 새로운 AI 모델인 Claude가 Model Context Protocol을 사용하여 소프트웨어 배포 프로세스와 직접 통합되고 이를 개선하는 방법을 보여주는 강력한 사례입니다. Claude는 MCP 표준을 준수함으로써 Spinnaker 애플리케이션, 파이프라인 및 배포에 대한 풍부한 컨텍스트 정보에 액세스하고, 잘 정의된 도구를 사용하여 이를 적극적으로 관리할 수 있습니다.
이 통합이 AI 기반 CI/CD에 어떤 흥미로운 가능성을 제공하는지 살펴보겠습니다.
- 지능적인 배포 결정 : 클로드와 같은 AI 모델은 애플리케이션 및 파이프라인 상태에 대한 포괄적인 맥락 정보를 활용하여 이 정보를 분석하여 배포 시기와 방법에 대한 지능적인 결정을 내릴 수 있습니다. 예를 들어, 클로드는 테스트 커버리지, 코드 이탈률, 과거 성공률과 같은 요소를 검토하여 배포에 가장 적합한 시기와 대상 환경을 결정할 수 있습니다.
- 선제적 문제 감지 및 자율적 해결 : AI 모델은 CI/CD 프로세스를 지속적으로 모니터링하여 잠재적인 문제가 발생하기 전에 발견할 수 있습니다. 클로드가 새로운 버전의 종속성에 알려진 취약점이 있음을 감지하고 자동으로 풀 리퀘스트를 생성하여 업데이트하거나, 배포가 평소보다 오래 걸리는 것을 감지하고 시간 초과를 방지하기 위해 사전에 추가 리소스를 확보하는 상황을 상상해 보세요.
- 지속적인 프로세스 최적화 : AI 모델은 배포가 진행될 때마다 학습하고 적응하여 CI/CD 프로세스를 지속적으로 최적화합니다. Claude는 빌드 및 배포 로그를 분석하여 병목 현상을 파악하고, 다양한 구성을 실험하여 속도와 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 전체 배포 프로세스는 더욱 효율적이고 강력해집니다.
- 자동화된 근본 원인 분석 및 복구 : 문제가 발생하면 AI가 문제를 신속하게 진단하고 자율적으로 해결을 시도할 수 있습니다. Claude는 시스템의 여러 부분에서 발생한 오류의 상관 관계를 파악하고, 가장 가능성이 높은 근본 원인을 파악한 후 이전 버전으로 롤백하거나 알려진 패치를 적용하는 등의 시정 조치를 취할 수 있습니다.
이는 몇 가지 예에 불과합니다! 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)이 발전하고 더 많은 통합이 구축됨에 따라, DevOps 환경에서 AI는 점점 더 정교한 역할을 수행할 것으로 예상됩니다. 전체 CI/CD 파이프라인에서 AI는 제품 엔지니어의 가상 비서 역할을 하며 지능적인 인사이트와 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
이 Spinnaker 서버와 같은 MCP 통합은 CI/CD 프로세스에서 AI가 인간과 함께 작업할 수 있도록 지원함으로써 AI가 개발자 생산성 인프라에서 어떻게 선제적이고 지능적인 파트너가 될 수 있는지를 보여줍니다. 이는 더욱 효율적이고 안정적이며 자율적인 소프트웨어 제공을 향한 중요한 발걸음입니다.
설치
지엑스피1
또는
yarn add @airjesus17/mcp-server-spinnaker
용법
import { SpinnakerMCPServer } from '@airjesus17/mcp-server-spinnaker';
// Initialize the server
const server = new SpinnakerMCPServer(
'https://your-gate-url',
['app1', 'app2'], // List of applications to monitor
['prod', 'staging'] // List of environments to monitor
);
// Start the server
const port = 3000;
server.listen(port, () => {
console.log(`Spinnaker MCP Server is running on port ${port}`);
});
사용 가능한 도구
서버는 AI 모델이 Spinnaker와 상호 작용할 수 있도록 다음과 같은 도구를 제공합니다.
get-applications
모니터링되는 Spinnaker 애플리케이션과 현재 상태 목록을 검색합니다.
// Example response
{
"success": true,
"data": [
{
"name": "myapp",
"description": "My application",
"pipelines": [
{
"id": "pipeline-1",
"name": "Deploy to Production",
"status": "SUCCEEDED"
}
]
}
]
}
get-파이프라인
특정 애플리케이션에 대한 모든 파이프라인을 검색합니다.
// Parameters
{
"application": "myapp"
}
// Example response
{
"success": true,
"data": [
{
"id": "pipeline-1",
"name": "Deploy to Production",
"status": "SUCCEEDED",
"stages": [...]
}
]
}
트리거 파이프라인
특정 애플리케이션에 대한 파이프라인 실행을 트리거합니다.
// Parameters
{
"application": "myapp",
"pipelineId": "pipeline-1",
"parameters": {
"version": "1.2.3",
"environment": "production"
}
}
// Example response
{
"success": true,
"data": {
"ref": "01HFGH2J...",
"status": "RUNNING"
}
}
컨텍스트 업데이트
서버는 Spinnaker 배포에 대한 컨텍스트를 자동으로 유지합니다. 컨텍스트에는 다음이 포함됩니다.
- 응용 프로그램 목록 및 현재 상태
- 각 애플리케이션의 파이프라인 상태
- 모니터링 환경 전반의 현재 배포
- 최근 파이프라인 실행
기본적으로 컨텍스트는 30초마다 새로 고쳐집니다.
환경 변수
다음 환경 변수를 사용하여 서버를 구성할 수 있습니다.
GATE_URL : Spinnaker Gate 서비스의 URLMCP_PORT : MCP 서버를 실행할 포트(기본값: 3000)REFRESH_INTERVAL : 컨텍스트 새로 고침 간격(초)(기본값: 30)
유형
이 패키지는 서버 작업을 위해 TypeScript 유형을 내보냅니다.
import type {
SpinnakerApplication,
SpinnakerPipeline,
SpinnakerDeployment,
SpinnakerExecution
} from '@airjesus17/mcp-server-spinnaker';
개발
개발에 기여하려면:
- 저장소를 복제합니다
- 종속성 설치:
yarn install - 프로젝트 빌드:
yarn build - 테스트 실행:
yarn test
특허
MIT 라이센스 - 자세한 내용은 라이센스를 참조하세요.