Spinnaker 的 MCP 服务器

此软件包为 Spinnaker 集成提供了模型上下文协议 (MCP) 服务器实现。它允许 AI 模型通过标准化的 MCP 接口与 Spinnaker 部署、流水线和应用程序进行交互。

人工智能集成

这款 MCP 服务器有力地展现了 Anthropic 的全新 AI 模型 Claude 如何使用模型上下文协议 (MCP) 直接集成并增强软件部署流程。通过遵循 MCP 标准，Claude 可以访问有关 Spinnaker 应用程序、管道和部署的丰富上下文信息，并使用定义明确的工具进行主动管理。

让我们深入了解这种集成为 AI 驱动的 CI/CD 带来的一些令人兴奋的可能性：

智能部署决策：通过获取有关应用程序和管道状态的全面背景信息，像 Claude 这样的 AI 模型可以分析这些信息，从而就何时以及如何部署做出智能决策。例如，Claude 可以考虑测试覆盖率、代码变更率和历史成功率等因素，以确定最佳部署时间和目标环境。
主动问题检测和自主修复：AI 模型可以持续监控 CI/CD 流程，在潜在问题造成严重后果之前发现它们。想象一下，Claude 检测到依赖项的新版本存在已知漏洞，并自动创建拉取请求进行更新；或者注意到部署耗时比平时更长，并主动调配额外资源以防止超时。
持续流程优化：每次部署后，AI 模型都能学习和适应，持续优化 CI/CD 流程。Claude 可以分析构建和部署日志以识别瓶颈，然后尝试不同的配置来提升速度和可靠性。随着时间的推移，整个部署流程将变得更加高效和稳健。
自动化根本原因分析与恢复：当问题发生时，AI 可以快速诊断问题，甚至尝试自主修复。Claude 可以关联系统不同部分的错误，找出最可能的根本原因，然后采取纠正措施，例如回滚到之前的版本或应用已知补丁。

这些只是几个例子！随着模型上下文协议 (MCP) 的不断发展和更多集成的构建，我们可以预期 AI 将在 DevOps 领域扮演越来越复杂的角色。在整个 CI/CD 流程中，AI 可以提供智能洞察和建议，成为产品工程师的虚拟助手。

通过赋能 AI 在 CI/CD 流程中与人类协同工作，类似 Spinnaker 服务器的 MCP 集成展示了 AI 如何成为开发者生产力基础设施中积极主动的智能伙伴。这是迈向更高效、可靠和自主的软件交付的重要一步。

安装

npm install @airjesus17/mcp-server-spinnaker

或者

yarn add @airjesus17/mcp-server-spinnaker

用法

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}`);
});

可用工具

该服务器为 AI 模型与 Spinnaker 交互提供了以下工具：

获取应用程序

检索受监控的 Spinnaker 应用程序列表及其当前状态。

// Example response
{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "name": "myapp",
      "description": "My application",
      "pipelines": [
        {
          "id": "pipeline-1",
          "name": "Deploy to Production",
          "status": "SUCCEEDED"
        }
      ]
    }
  ]
}

获取管道

检索特定应用程序的所有管道。

// Parameters
{
  "application": "myapp"
}

// Example response
{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "id": "pipeline-1",
      "name": "Deploy to Production",
      "status": "SUCCEEDED",
      "stages": [...]
    }
  ]
}

触发流水线

触发特定应用程序的管道执行。

// Parameters
{
  "application": "myapp",
  "pipelineId": "pipeline-1",
  "parameters": {
    "version": "1.2.3",
    "environment": "production"
  }
}

// Example response
{
  "success": true,
  "data": {
    "ref": "01HFGH2J...",
    "status": "RUNNING"
  }
}

上下文更新

服务器会自动维护 Spinnaker 部署的上下文。这些上下文包括：

应用程序列表及其当前状态
每个应用程序的管道状态
当前跨受监控环境的部署
最近的管道执行情况

默认情况下，上下文每 30 秒刷新一次。

环境变量

可以使用以下环境变量配置服务器：

GATE_URL ：您的 Spinnaker Gate 服务的 URL
MCP_PORT ：运行 MCP 服务器的端口（默认值：3000）
REFRESH_INTERVAL ：上下文刷新间隔（秒）（默认值：30）

类型

该包导出用于与服务器协作的 TypeScript 类型：

import type {
  SpinnakerApplication,
  SpinnakerPipeline,
  SpinnakerDeployment,
  SpinnakerExecution
} from '@airjesus17/mcp-server-spinnaker';

发展

为发展做出贡献：

克隆存储库
安装依赖项： yarn install
构建项目： yarn build
运行测试： yarn test

执照

MIT 许可证 - 详情请参阅许可证。

MCP Server for Spinnaker

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