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YaBoom

claude-devops-mcp-zyt

by YaBoom

claude-devops-mcp-zyt

⚠️ 实验性项目:这只是初步探索,代码可能不稳定,欢迎指点

让 Claude Code 真正接管你的开发工作流 —— 一个实验性的 MCP Server,赋予 AI 执行 DevOps 任务的能力。

🤔 为什么做这个?

说实话,用了几天 Claude Code 之后,我发现一个奇怪的现象:

AI 能帮我写代码、改 bug、重构项目,但部署、测试、CI/CD 这些事儿还得我自己手动来

这就像请了一个很厉害的厨师,但端菜上桌还得我自己来。不对劲。

所以今天(2026-02-18)看到 Claude 官方推出 MCP Apps 的新闻时,我突然想到:

如果 Claude Code 能通过 MCP 协议直接操作 Docker、运行测试、甚至部署到生产环境呢?

这就是这个项目的起源。

Related MCP server: codex-cli-mcp-tool

📁 项目结构

claude-devops-mcp-zyt/
├── src/
│   ├── index.ts          # MCP Server 入口
│   ├── tools/            # 各类 DevOps 工具
│   │   ├── docker.ts     # Docker 操作
│   │   ├── git.ts        # Git 工作流
│   │   ├── test.ts       # 测试执行
│   │   └── deploy.ts     # 部署相关(TODO)
│   └── utils/
│       └── logger.ts     # 日志工具
├── experiments/          # 试错记录(踩坑史)
│   ├── v1-basic-mcp/     # 第一个版本:基础 MCP 连接
│   └── v2-docker-auth/   # 第二个版本:Docker 权限问题
├── package.json
├── tsconfig.json
└── README.md             # 你在看的这个

🚀 快速开始

安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/YaBoom/claude-devops-mcp-zyt.git
cd claude-devops-mcp-zyt

# 安装依赖
npm install

# 构建
npm run build

配置 Claude Code

~/.claude-code/settings.json 中添加:

{
  "mcpServers": {
    "devops": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/claude-devops-mcp-zyt/dist/index.js"]
    }
  }
}

使用示例

启动 Claude Code 后,你可以直接说:

"帮我构建这个项目的 Docker 镜像"
"运行所有测试,并把失败的测试输出保存到文件"
"检查最近的 git 提交记录,生成一个发布说明"

🛠️ 已实现的工具

工具

功能

状态

docker_build

构建 Docker 镜像

✅ 可用

docker_run

运行容器

✅ 可用

docker_ps

查看运行中的容器

✅ 可用

git_status

查看 git 状态

✅ 可用

git_log

查看提交历史

✅ 可用

npm_test

运行 npm 测试

✅ 可用

deploy_preview

部署到预览环境

🚧 TODO

🐛 已知问题 & TODO

  • Docker 在 macOS 上需要特殊权限处理

  • 部署功能还没做完,只做了框架

  • 没有错误重试机制

  • 日志输出格式有点乱

  • 需要添加更多测试覆盖

🧪 实验记录

实验1:基础 MCP 连接

时间:2026-02-18 下午 目标:让 Claude Code 能识别自定义 MCP Server 结果:成功 ✅ 踩坑:一开始用 stdio 传输,结果 Claude Code 没识别到,后来发现是 JSON 格式问题

实验2:Docker 权限问题

时间:2026-02-18 晚上 目标:让 MCP Server 能执行 docker 命令 结果:部分成功 ⚠️ 踩坑:Docker socket 权限很烦,在 Linux 上需要把用户加入 docker 组,macOS 更麻烦

更多实验记录在 experiments/ 目录。

🤝 贡献

这只是初步探索,肯定有很多不足之处。如果你也有想法:

  1. 提 Issue 告诉我你的使用场景

  2. 提交 PR 完善功能

  3. 或者就在评论区聊聊你对 AI + DevOps 的看法

📜 许可证

MIT —— 随便用,出了问题别找我 😄

💬 最后

说实话,这个项目能不能真的让 AI 接管 DevOps,我心里也没底。

但至少是个开始。

你有没有想过让 AI 帮你做哪些现在还得手动做的事?


相关链接

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