de en es ja ko ru zh

mcp-server-circleci

Name: mcp-server-circleci
Author: CircleCI-Public

Official

by CircleCI-Public

Overview Schema Related Servers Score Discussions

TypeScript

Remote

Сервер CircleCI MCP

GitHub нпм

Model Context Protocol (MCP) — это новый стандартизированный протокол для управления контекстом между большими языковыми моделями (LLM) и внешними системами. В этом репозитории мы предоставляем MCP Server для CircleCI .

Это позволяет использовать Cursor IDE, Windsurf, Copilot или любой клиент с поддержкой MCP, чтобы использовать естественный язык для выполнения задач с CircleCI, например:

Find the latest failed pipeline on my branch and get logshttps://github.com/CircleCI-Public/mcp-server-circleci/wiki#circleci-mcp-server-with-cursor-ide

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

Требования

Токен API CircleCI — вы можете сгенерировать его через CircleCI. Узнайте больше или нажмите здесь для быстрого доступа.

Для установки NPX:

Менеджер пакетов pnpm - Узнать больше
Node.js >= v18.0.0

Для установки Docker:

Докер - Узнать больше

Related MCP server: codemagic_mcp

Установка

Курсор

Использование NPX

Добавьте следующее в конфигурацию MCP курсора:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Использование Докера

Добавьте следующее в конфигурацию MCP курсора:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Код VS

Использование NPX

Чтобы установить CircleCI MCP Server для VS Code в .vscode/mcp.json :

{
  // 💡 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}"
      }
    }
  }
}

Использование Докера

Чтобы установить CircleCI MCP Server для VS Code в .vscode/mcp.json с помощью Docker:

{
  // 💡 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}"
      }
    }
  }
}

Клод Десктоп

Использование NPX

Добавьте следующее в ваш 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
      }
    }
  }
}

Использование Докера

Добавьте следующее в ваш 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
      }
    }
  }
}

Чтобы найти/создать этот файл, сначала откройте настройки рабочего стола claude. Затем нажмите «Разработчик» в левой панели панели настроек, а затем нажмите «Изменить конфигурацию»

Это создаст файл конфигурации по адресу:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Дополнительную информацию об использовании серверов MCP с Claude Desktop см. в руководстве ниже: https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user

Клод Код

Использование NPX

После установки Claude Code выполните следующую команду:

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

Использование Докера

После установки Claude Code выполните следующую команду:

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

Дополнительную информацию об использовании серверов MCP с Claude Code см. в руководстве ниже: https://docs.anthropic.com/en/docs/agents-and-tools/claude-code/tutorials#set-up-model-context-protocol-mcp

Виндсерфинг

Использование NPX

Добавьте следующее в ваш mcp_config.json windsurf:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Использование Докера

Добавьте следующее в ваш mcp_config.json windsurf:

{
  "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
      }
    }
  }
}

Дополнительную информацию об использовании серверов MCP с Windsurf смотрите в руководстве ниже: https://docs.windsurf.com/windsurf/mcp

Установка через Smithery

Чтобы автоматически установить CircleCI MCP Server для Claude Desktop через Smithery :

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

Функции

Поддерживаемые инструменты

get_build_failure_logs
Извлекает подробные журналы сбоев из сборок CircleCI. Этот инструмент можно использовать тремя способами:
1. Использование Project Slug и Branch (рекомендуемый рабочий процесс):
  - Сначала перечислите доступные вам проекты:
    - Используйте инструмент list_followed_projects для получения ваших проектов
    - Пример: «Список моих проектов CircleCI»
    - Затем выберите проект, с которым связан projectSlug.
    - Пример: «Давайте использовать мой проект»
  - Затем попросите извлечь журналы сбоев сборки для определенной ветки:
    - Пример: «Получить сведения об ошибках сборки для моего проекта в основной ветке»
2. Использование URL-адресов CircleCI:
  - Укажите URL-адрес невыполненного задания или URL-адрес конвейера напрямую
  - Пример: «Получить логи с https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123 »
3. Использование локального контекста проекта:
  - Работает из вашего локального рабочего пространства, предоставляя:
    - Корневой путь к рабочему пространству
    - Удаленный URL-адрес Git
    - Название филиала
  - Пример: «Найти последний неисправный конвейер в моей текущей ветке»
Инструмент возвращает отформатированные журналы, включая:
- Названия должностей
- Пошаговые детали выполнения
- Сообщения об ошибках и контекст
Это особенно полезно для:
- Отладка неудачных сборок
- Анализ неудачных тестов
- Исследование проблем развертывания
- Быстрый доступ к журналам сборки, не выходя из IDE
find_flaky_tests
Выявляет нестабильные тесты в вашем проекте CircleCI, анализируя историю выполнения тестов. Это использует функцию обнаружения нестабильных тестов, описанную здесь: https://circleci.com/blog/introducing-test-insights-with-flaky-test-detection/#flaky-test-detection
Этот инструмент можно использовать тремя способами:
1. Использование Project Slug (рекомендуемый рабочий процесс):
  - Сначала перечислите доступные вам проекты:
    - Используйте инструмент list_followed_projects для получения ваших проектов
    - Пример: «Список моих проектов CircleCI»
    - Затем выберите проект, с которым связан projectSlug.
    - Пример: «Давайте использовать мой проект»
  - Затем попросите восстановить нестабильные тесты:
    - Пример: «Получить нестабильные тесты для моего проекта»
2. Используя URL-адрес проекта CircleCI:
  - Предоставьте URL-адрес проекта напрямую из CircleCI
  - Пример: «Найдите нестабильные тесты в https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo »
3. Использование локального контекста проекта:
  - Работает из вашего локального рабочего пространства, предоставляя:
    - Корневой путь к рабочему пространству
    - Удаленный URL-адрес Git
  - Пример: «Найти ненадёжные тесты в моём текущем проекте»
Инструмент возвращает подробную информацию о ненадежных тестах, включая:
- Тестовые имена и местоположения файлов
- Сообщения об ошибках и контексты
Это поможет вам:
- Определите ненадежные тесты в вашем тестовом наборе
- Получите подробный контекст о неудачных тестах
- Принимайте решения об улучшении тестов на основе данных
get_latest_pipeline_status
Извлекает статус последнего конвейера для заданной ветки. Этот инструмент можно использовать тремя способами:
1. Использование Project Slug и Branch (рекомендуемый рабочий процесс):
  - Сначала перечислите доступные вам проекты:
    - Используйте инструмент list_followed_projects для получения ваших проектов
    - Пример: «Список моих проектов CircleCI»
    - Затем выберите проект, с которым связан projectSlug.
    - Пример: «Давайте использовать мой проект»
  - Затем попросите получить последний статус конвейера для определенной ветки:
    - Пример: «Получить статус последнего конвейера для моего проекта на основной ветке»
2. Используя URL-адрес проекта CircleCI:
  - Предоставьте URL-адрес проекта напрямую из CircleCI
  - Пример: «Получить статус последнего конвейера для https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo »
3. Использование локального контекста проекта:
  - Работает из вашего локального рабочего пространства, предоставляя:
    - Корневой путь к рабочему пространству
    - Удаленный URL-адрес Git
    - Название филиала
  - Пример: «Получить статус последнего конвейера для моего текущего проекта»
Инструмент возвращает отформатированный статус последнего конвейера:
- Названия рабочих процессов и их текущий статус
- Продолжительность каждого рабочего процесса
- Временные метки создания и завершения
- Общее состояние трубопровода
Пример вывода:
```
---
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
```
Это особенно полезно для:
- Проверка статуса последнего трубопровода
- Получение статуса последнего конвейера для определенной ветки
- Быстрая проверка статуса последнего конвейера, не выходя из IDE
get_job_test_results
Извлекает метаданные теста для заданий CircleCI, позволяя вам анализировать результаты теста, не покидая IDE. Этот инструмент можно использовать тремя способами:
1. Использование Project Slug и Branch (рекомендуемый рабочий процесс):
  - Сначала перечислите доступные вам проекты:
    - Используйте инструмент list_followed_projects для получения ваших проектов
    - Пример: «Список моих проектов CircleCI»
    - Затем выберите проект, с которым связан projectSlug.
    - Пример: «Давайте использовать мой проект»
  - Затем попросите выслать результаты теста по определенному филиалу:
    - Пример: «Получить результаты тестирования для моего проекта на основной ветке»
2. Используя URL-адрес CircleCI:
  - Укажите URL-адрес CircleCI в любом из следующих форматов:
    - URL-адрес задания: " https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123/workflows/abc-def/jobs/789 "
    - URL рабочего процесса: " https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123/workflows/abc-def "
    - URL-адрес конвейера: " https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123 "
  - Пример: «Получить результаты теста для https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123/workflows/abc-def »
3. Использование локального контекста проекта:
  - Работает из вашего локального рабочего пространства, предоставляя:
    - Корневой путь к рабочему пространству
    - Удаленный URL-адрес Git
    - Название филиала
  - Пример: «Получить результаты тестирования моего текущего проекта в основной ветке»
Инструмент возвращает подробную информацию о результатах теста:
- Сводка всех тестов (всего, успешных, неудачных)
- Подробная информация о неудачных тестах, включая:
  - Название и класс теста
  - Расположение файла
  - Сообщения об ошибках
  - Продолжительность выполнения
- Список успешных испытаний с указанием времени
- Фильтр по результатам тестов
Это особенно полезно для:
- Быстрый анализ сбоев тестирования без посещения веб-интерфейса CircleCI
- Выявление закономерностей в неудачных тестах
- Поиск медленных тестов, которые могут нуждаться в оптимизации
- Проверка тестового покрытия вашего проекта
- Устранение неполадок в нестабильных тестах
Примечание: инструмент требует, чтобы тестовые метаданные были правильно настроены в вашей конфигурации CircleCI. Для получения дополнительной информации о настройке сбора тестовых метаданных см.: https://circleci.com/docs/collect-test-data/
config_helper
Помогает с задачами конфигурации CircleCI, предоставляя руководство и проверку. Этот инструмент помогает вам:
1. Проверьте конфигурацию CircleCI:
  - Проверяет ваш .circleci/config.yml на наличие синтаксических и семантических ошибок
  - Пример: «Проверьте мою конфигурацию CircleCI»
Инструмент обеспечивает:
- Подробные результаты проверки
- Рекомендации по конфигурации
Это поможет вам:
- Отслеживайте ошибки конфигурации перед отправкой
- Изучите передовой опыт конфигурации CircleCI
- Устранение неполадок конфигурации
- Правильно реализуйте функции CircleCI
create_prompt_template
Помогает генерировать структурированные шаблоны подсказок для приложений с поддержкой ИИ на основе требований к функциям. Этот инструмент:
1. Преобразует требования к функциям в структурированные подсказки:
  - Преобразует требования пользователя в оптимизированные шаблоны подсказок
  - Пример: «Создать шаблон подсказок для создания сказок на ночь по возрасту и теме»
Инструмент обеспечивает:
- Структурированный шаблон подсказки
- Контекстная схема, определяющая требуемые входные параметры
Это поможет вам:
- Создавайте эффективные подсказки для приложений ИИ
- Стандартизируйте входные параметры для получения единообразных результатов
- Создавайте надежные функции на базе искусственного интеллекта
recommend_prompt_template_tests
Создает тестовые случаи для шаблонов подсказок, чтобы убедиться, что они дают ожидаемые результаты. Этот инструмент:
1. Предоставляет тестовые примеры для шаблонов подсказок:
  - Создает разнообразные тестовые сценарии на основе вашего шаблона подсказки и контекстной схемы.
  - Пример: «Создать тесты для моего шаблона подсказок для чтения сказки на ночь»
Инструмент обеспечивает:
- Массив рекомендуемых тестовых случаев
- Различные комбинации параметров для проверки надежности шаблона
Это поможет вам:
- Проверить функциональность шаблона подсказки
- Обеспечьте единообразие ответов ИИ на все входные данные
- Определите пограничные случаи и потенциальные проблемы
- Улучшить общее качество приложений ИИ
list_followed_projects
Список всех проектов, за которыми пользователь следит на CircleCI. Этот инструмент:
1. Извлекает и отображает проекты:
  - Показывает все проекты, к которым пользователь имеет доступ и за которыми следит
  - Предоставляет название проекта и projectSlug для каждой записи
  - Пример: «Список моих проектов CircleCI»
Инструмент возвращает отформатированный список проектов, пример вывода:
```
Projects followed:
1. my-project (projectSlug: gh/organization/my-project)
2. another-project (projectSlug: gh/organization/another-project)
```
Это особенно полезно для:
- Определение доступных вам проектов CircleCI
- Получение projectSlug, необходимого для других инструментов CircleCI
- Выбор проекта для последующих операций
Примечание: projectSlug (не имя проекта) требуется для многих других инструментов CircleCI и будет использоваться для вызовов этих инструментов после выбора проекта.
run_pipeline
Запускает конвейер. Этот инструмент можно использовать тремя способами:
1. Использование Project Slug и Branch (рекомендуемый рабочий процесс):
  - Сначала перечислите доступные вам проекты:
    - Используйте инструмент list_followed_projects для получения ваших проектов
    - Пример: «Список моих проектов CircleCI»
    - Затем выберите проект, с которым связан projectSlug.
    - Пример: «Давайте использовать мой проект»
  - Затем попросите запустить конвейер для определенной ветки:
    - Пример: «Запустить конвейер для моего проекта на основной ветке»
2. Используя URL-адрес CircleCI:
  - Укажите URL-адрес CircleCI в любом из следующих форматов:
    - URL-адрес задания: " https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123/workflows/abc-def/jobs/789 "
    - URL рабочего процесса: " https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123/workflows/abc-def "
    - URL-адрес конвейера: " https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123 "
    - URL проекта с веткой: " https://app.circleci.com/projects/github/org/repo?branch=main "
  - Пример: «Запустить конвейер для https://app.circleci.com/pipelines/github/org/repo/123/workflows/abc-def »
3. Использование локального контекста проекта:
  - Работает из вашего локального рабочего пространства, предоставляя:
    - Корневой путь к рабочему пространству
    - Удаленный URL-адрес Git
    - Название филиала
  - Пример: «Запустить конвейер для моего текущего проекта на основной ветке»
Инструмент возвращает ссылку для мониторинга выполнения конвейера.
Это особенно полезно для:
- Быстрый запуск конвейеров без посещения веб-интерфейса CircleCI
- Прокладка трубопроводов из определенной ветки

Разработка

Начиная

Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/CircleCI-Public/mcp-server-circleci.git
cd mcp-server-circleci

Установить зависимости:
```
pnpm install
```
Создайте проект:
```
pnpm build
```

Создание Docker-контейнера

Вы можете создать Docker-контейнер локально, используя:

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

Это создаст образ Docker с тегом circleci:mcp-server-circleci , который можно использовать с любым клиентом MCP.

Чтобы запустить контейнер:

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

Разработка с помощью MCP Inspector

Самый простой способ итерации на сервере MCP — использовать инспектор MCP. Узнать больше об инспекторе MCP можно по ссылке https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector

Запустите сервер разработки:
```
pnpm watch # Keep this running in one terminal
```
В отдельном терминале запустите инспектор:
```
pnpm inspector
```
Настройте среду:
- Добавьте свой CIRCLECI_TOKEN в раздел «Переменные среды» в пользовательском интерфейсе инспектора.
- Токену необходим доступ на чтение к вашим проектам CircleCI.
- При желании вы можете задать свой базовый URL CircleCI. По умолчанию https//circleci.com

Тестирование

Запустите тестовый набор:
```
pnpm test
```
Запустите тесты в режиме наблюдения во время разработки:
```
pnpm test:watch
```

Более подробные правила по внесению взносов см. на сайте CONTRIBUTING.md

Install Server

license - permissive license

quality

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

1hResponse time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

Issues opened vs closed

Resources

Need Help?

Reddit Discussion

Related Servers

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

View all tools

Related MCP Servers

mcp-zuul
CI/CD & DevOps Monitoring Developer Tools
imatza-rh
A
license
A
quality
A
maintenance
An MCP server for Zuul CI. Debug build failures by asking questions, not clicking through web UIs. Read-only access to any Zuul instance — builds, logs, pipelines, jobs, and live status. Works with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, and any MCP-compatible client.
Updated 4 days ago (2026-08-18 08:30 UTC)
44
17
Apache 2.0
codemagic_mcp
CI/CD & DevOps Developer Tools
Zfinix
A
license
Not graded
quality
D
maintenance
MCP server for the Codemagic CI/CD API, enabling app management, build operations, artifact handling, cache control, and team management through natural language.
Updated 4 months ago (2026-05-06 20:03 UTC)
20
3
MIT
mcp-codemagic
CI/CD & DevOps Developer Tools
musictechlab
A
license
A
quality
C
maintenance
This MCP server enables users to manage Codemagic CI/CD builds directly from Claude Code, including listing apps, triggering builds, checking status, and canceling builds.
Updated 2 months ago (2026-06-10 07:24 UTC)
6
MIT
cursor-mcp-server
Coding Agents Command Line
bbarney7
F
license
Not graded
quality
D
maintenance
An MCP server wrapping the Cursor CLI agent, enabling Claude Code and other MCP clients to delegate tasks to Cursor's AI agent for file writing, bash commands, and codebase queries.
Updated 7 months ago (2026-01-20 14:53 UTC)

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

server
An MCP server that let you interact with Cycloid.io Internal Development Portal and Platform
Kody
Personal assistant MCP server with search, execute, packages, jobs, secrets, and integrations.
hithereiamaliff-mcp-nextcloud
A comprehensive Model Context Protocol (MCP) server that enables AI assistants to interact with yo…

View all MCP Connectors

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)
By Om-Shree-0709 on July 25, 2026.
mcp
Agent Identity
OAuth 2.1
Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an Intern
By Om-Shree-0709 on July 2, 2026.
Agent Identity
MCP Security
OAuth Delegation
Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)
By Om-Shree-0709 on June 30, 2026.
Agentic Ai
Prompt Injection
WebAssembly

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'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server

Сервер CircleCI MCP

Требования

Установка

Курсор

Использование NPX

Использование Докера

Код VS

Использование NPX

Использование Докера

Клод Десктоп

Использование NPX

Использование Докера

Клод Код

Использование NPX

Использование Докера

Виндсерфинг

Использование NPX

Использование Докера

Установка через Smithery

Функции

Поддерживаемые инструменты

Разработка

Начиная

Создание Docker-контейнера

Разработка с помощью MCP Inspector

Тестирование

Maintenance

Resources

Looking for Admin?

Tools

Related MCP Servers

mcp-zuul

codemagic_mcp

mcp-codemagic

cursor-mcp-server

Related MCP Connectors

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

MCP directory API