MCP Server Circleci
M

MCP Server Circleci

CircleCI MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくサービスで、ユーザーが自然言語でCircleCIプラットフォームとやり取りでき、失敗したビルドのログの照会、不安定なテストの識別などの機能を実現します。
2.5ポイント
9.0K

CircleCI MCPサーバーとは?

CircleCI MCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP)に基づくツールで、自然言語でCircleCIとやり取りできます。失敗したビルドのデバッグ、不安定なテストの検索、設定ファイルの検証など、数文で完了します。

CircleCI MCPサーバーの使い方は?

インストール後、MCPに対応したIDEやツールで直接自然言語の命令を入力できます。例えば、「最近失敗したビルドのログを取得」などです。複雑な設定は不要で、すぐに始められます。

適用シナリオ

CI/CDプロセスを効率的に管理し最適化する必要がある開発チーム、特に手動操作を減らし生産性を向上させたい人に適しています。

主要機能

ビルド失敗ログを取得
CircleCIパイプラインまたはローカルコンテキストに基づいて、最近失敗したビルドのログを取得し、分析とデバッグを容易にします。
不安定なテストを検索
プロジェクト内の不安定なテストを識別し、詳細な失敗コンテキストを提供して、テスト品質の向上に役立ちます。
設定ヘルパー
CircleCI設定ファイルを検証し最適化し、構文とセマンティクスが正しいことを確認し、改善提案を提供します。
利点
CI/CDタスク管理を簡素化
複数のIDEやツールとの統合をサポート
手動介入を減らし、効率を向上
制限
有効なCircleCI APIトークンが必要
一部の高度な機能は特定の環境設定に依存する場合がある

使い方

CircleCI MCPサーバーをインストール
pnpmを使用してサーバーをインストールし、必要な環境変数(APIトークンなど)を設定します。
MCPに対応したツールを設定
サーバーをMCPに対応したIDEやツール(Cursor、Claude Desktop、VS Codeなど)に追加します。
使用を開始
自然言語の命令でCircleCIとやり取りします。例えば、「最近失敗したビルドのログを検索」などです。

使用例

ケースタイトル:失敗したビルドのログを取得
CircleCIパイプラインURLまたはローカルコンテキストを提供することで、失敗したビルドのログをすぐに取得します。
ケースタイトル:不安定なテストを検索
プロジェクト内の不安定なテストを識別し、具体的な問題と提案をリストアップします。

よくある質問

CircleCI APIトークンを生成する方法は?
自社管理のCircleCIをサポートしていますか?
設定ファイルが正しいことを検証する方法は?

関連リソース

CircleCI MCP公式ドキュメント
MCPプロトコルの基本知識を学びます。
CircleCI GitHubリポジトリ
ソースコードと貢献ガイドを確認します。
CircleCIブログ:テストインサイト
不安定なテスト検出機能を詳しく学びます。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

V
Vestige
Vestigeは認知科学に基づくAI記憶エンジンで、予測誤差ゲート、FSRS - 6間隔反復、記憶の夢など29の神経科学モジュールを実装することで、AIに長期記憶能力を提供します。3D可視化ダッシュボードと21のMCPツールを備え、完全にローカルで動作し、クラウドは必要ありません。
Rust
6.0K
4.5ポイント
M
Moltbrain
MoltBrainは、OpenClaw、MoltBook、Claude Code用に設計された長期記憶層プラグインで、自動的にプロジェクトのコンテキストを学習し、思い出すことができます。スマートな検索、観察記録、分析統計、永続的なストレージ機能を提供します。
TypeScript
7.0K
4.5ポイント
B
Bm.md
機能豊富なMarkdown排版ツールで、様々なスタイルテーマとプラットフォーム対応をサポートし、リアルタイム編集プレビュー、画像エクスポート、API統合機能を提供します
TypeScript
15.1K
5ポイント
S
Security Detections MCP
Security Detections MCPは、Model Context Protocolに基づくサーバーで、LLMがSigma、Splunk ESCU、Elastic、KQL形式を含む統一されたセキュリティ検出ルールデータベースをクエリできます。最新のバージョン3.0は自律型検出エンジニアリングプラットフォームにアップグレードされ、自動的に脅威インテリジェンスからTTPを抽出し、カバレッジのギャップを分析し、SIEMネイティブ形式の検出ルールを生成し、テストを実行して検証できます。プロジェクトには71以上のツール、11の事前構築されたワークフロープロンプト、および知識グラフシステムが含まれ、複数のSIEMプラットフォームをサポートしています。
TypeScript
5.8K
4ポイント
P
Paperbanana
Python
7.2K
5ポイント
B
Better Icons
20万以上のアイコンの検索と検索を提供するMCPサーバーとCLIツールで、150以上のアイコンライブラリをサポートし、AIアシスタントと開発者が迅速にアイコンを取得して使用できるように支援します。
TypeScript
8.5K
4.5ポイント
A
Assistant Ui
assistant-uiは、生産レベルのAIチャットインターフェイスを迅速に構築するためのオープンソースのTypeScript/Reactライブラリで、組み合わせ可能なUIコンポーネント、ストリーミング応答、アクセシビリティなどの機能を提供し、複数のAIバックエンドとモデルをサポートしています。
TypeScript
7.0K
5ポイント
A
Apify MCP Server
Apify MCPサーバーは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)に基づくツールで、AIアシスタントが数千の既成のクローラー、スクレイパー、自動化ツール(Apifyアクター)を通じて、ソーシャルメディア、検索エンジン、電子商取引などのウェブサイトからデータを抽出できるようにします。OAuthとSkyfireプロキシ支払いをサポートしており、HTTPSエンドポイントまたはローカルのstdio方式でClaude、VS CodeなどのMCPクライアントに統合できます。
TypeScript
8.1K
5ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
24.6K
4.8ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
79.8K
4.7ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
18.3K
4.5ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
37.5K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
23.1K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
30.6K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
20.2K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
30.9K
4.5ポイント
AIBase
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