MCP Server Spinnaker

🚀 Spinnaker 的 MCP 服务器

此包为 Spinnaker 集成提供了 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，让 AI 模型能借助标准化的 MCP 接口，与 Spinnaker 的部署、管道和应用进行交互，极大提升了软件部署流程的智能化水平。

🚀 快速开始

本 MCP 服务器可助力 AI 模型与 Spinnaker 集成，以下是简单的使用步骤：

1. 完成服务器的安装（具体安装方式见“📦 安装指南”）。
2. 按照“💻 使用示例”中的代码示例进行初始化和操作。

✨ 主要特性

AI 集成

这个 MCP 服务器展示了 Anthropic 新的 AI 模型 Claude 如何直接集成并增强软件部署流程，遵循 MCP 标准。Claude 可以访问丰富的上下文信息，了解 Spinnaker 应用、管道和部署的状态，并通过定义良好的工具主动管理它们。AI 驱动的 CI/CD 具备以下显著特性：

1. 智能部署决策：AI 模型凭借对应用和管道状态的全面了解，能够分析并做出何时何地进行部署的明智决策。例如，Claude 可以查看测试覆盖率、代码变更情况和历史成功率，以确定最佳的部署时间和目标环境。
2. 主动问题检测与自动修复：AI 会持续监控 CI/CD 进程，提前发现潜在问题。例如，Claude 发现新依赖版本存在已知漏洞时会自动创建拉取请求进行更新，或者注意到部署时间过长而主动增加资源以防止超时。
3. 持续流程优化：每次部署后，AI 都会学习和适应，不断优化 CI/CD 进程。Claude 可以分析构建和部署日志，识别瓶颈并提出改进建议。
4. 上下文更新：服务器自动维护关于 Spinnaker 部署的上下文信息，包括应用列表及其状态、管道状态、当前部署以及最近的管道执行情况。

📦 安装指南

可使用 npm 或 yarn 进行安装：

npm install @airjesus17/mcp-server-spinnaker
# 或者
yarn add @airjesus17/mcp-server-spinnaker

💻 使用示例

基础用法

import { SpinnakerMCPServer } from '@airjesus17/mcp-server-spinnaker';

// 创建 MCP 服务器实例
const server = new SpinnakerMCPServer({
  gateUrl: 'http://localhost:8050', // 必填：Spinnaker Gate 服务 URL
  port: 3000, // 可选：MCP 服务器端口，默认为 3000
});

// 启动服务器
await server.start();

高级用法

提供的工具

• getApplications(): 获取所有 Spinnaker 应用。
• getPipelines(applicationId: string): 获取指定应用的所有管道。
• getDeployments(environment: string): 获取指定环境的所有部署。

📚 详细文档

环境变量配置

服务器可通过以下环境变量进行配置：

类型定义

包导出了 TypeScript 类型以供使用：

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

开发

要贡献代码，可按以下步骤操作：

1. 克隆仓库。
2. 安装依赖：yarn install。
3. 构建项目：yarn build。
4. 运行测试：yarn test。

📄 许可证

本项目采用 MIT License，详情请见 LICENSE。