Github Workflow Debugger
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Github Workflow Debugger

GitHubのワークフローデバッグツールで、GitHub APIを通じてActionsのワークフローの障害を診断して修正します
2.5ポイント
4.8K

GitHub Workflow Debugger MCPとは?

これは、GitHub Actionsのワークフローにおける問題を特定して解決するのを支援するインテリジェントなアシスタントです。GitHubリポジトリに接続し、失敗したワークフローの実行を分析し、一般的な問題を修正するための段階的な解決策を提供します。

どのように動作しますか?

このツールはGitHubのAPIに接続して、失敗したワークフローの実行を取得し、各失敗したステップを調べ、既知の問題とパターンを照合し、クリック1回で適用できる具体的な修正策を提案します。

いつこれを使用すべきですか?

GitHub Actionsのワークフローが失敗し、ログを掘り下げることなく迅速な診断が必要な場合に最適です。特に、コード変更後に突然動作を停止するCI/CDパイプラインに役立ちます。

主要な機能

スマートなワークフロー分析
失敗したワークフローの実行を自動的に調べて、正確な失敗ポイントと根本原因を特定します
実行可能な修正策
一般的なワークフローの失敗に対する具体的な修正提案を提供し、直接適用できます
失敗履歴
複数の実行にわたる繰り返しのワークフローの失敗を追跡して、永続的な問題を特定します
安全なワークフロー更新
適切なバージョン管理でワークフローファイルに修正をプレビューして適用できます
利点
手動のログ分析に費やす時間を何時間も節約します
迅速な修正策を提供することでCI/CDのダウンタイムを削減します
一般的なワークフローの失敗パターンを学習します
非破壊的 - 適用する前に常に変更内容を表示します
制限事項
GitHubリポジトリのアクセス権限が必要です
すべてのカスタムワークフローの失敗をカバーしない場合があります
最初にGitHub PATトークンの設定が必要です

始めるには

デバッガーをインストールする
クイックインストールまたは手動方法のいずれかを使用して、デバッガーをAIアシスタントに追加します
GitHubアクセスを構成する
repoとworkflowの権限を持つGitHub Personal Access Tokenを作成して構成します
デバッグを開始する
AIアシスタントに対象のリポジトリ内の失敗したワークフローを分析するように依頼します

使用シナリオ

失敗したビルドの診断
依存関係の更新後にCIビルドが突然失敗した場合
繰り返しのテスト失敗
複数のワークフローの実行にわたってテストが断続的に失敗する場合

よくある質問

このツールを使用しても、私のGitHubデータは安全ですか?
これをプライベートリポジトリで使用できますか?
提案された修正策が機能しない場合はどうすればいいですか?

役立つリソース

GitHub Actions Documentation
公式のGitHub Actionsのリファレンス
Creating GitHub PAT Tokens
アクセストークンの設定ガイド
Example Workflow Files
一般的なワークフローパターンのコレクション

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
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-github"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
      }
    }
  }
}
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

C
Claude Context
Claude ContextはMCPプラグインで、セマンティックコード検索によりAIプログラミングアシスタントにコードベース全体の深いコンテキストを提供し、複数の埋め込みモデルとベクトルデータベースをサポートし、効率的なコード検索を実現します。
TypeScript
7.0K
5ポイント
A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
10.4K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
7.4K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
8.6K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
13.3K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
9.8K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
10.0K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
11.1K
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
17.9K
4.8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
13.8K
4.5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
57.7K
4.7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
28.7K
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
16.2K
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#
19.3K
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
17.5K
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
24.9K
4.5ポイント
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