Model Context Protocol (MCP)的专用服务器实现,设计用于集成CircleCI的开发工作流。该项目作为CircleCI基础设施与Model Context Protocol之间的桥梁,支持增强的AI驱动开发体验。
什么是MCP服务器?
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| Docker镜像 | https://hub.docker.com/repository/docker/mcp/circleci |
| 作者 | https://github.com/CircleCI-Public |
| 代码仓库 | https://github.com/CircleCI-Public/mcp-server-circleci |
| 属性 | 详情 |
|---|---|
| Dockerfile | https://github.com/cmrigney/mcp-server-circleci/blob/use-cmd-docker/Dockerfile |
| Docker镜像构建者 | Docker Inc. |
| Docker Scout健康评分 | !Docker Scout Health Score |
| 验证签名 | COSIGN_REPOSITORY=mcp/signatures cosign verify mcp/circleci --key https://raw.githubusercontent.com/docker/keyring/refs/heads/main/public/mcp/latest.pub |
| 许可证 | Other |
| 服务器提供的工具 | 简短描述 |
|---|---|
analyze_diff | 用于根据cursor规则分析git diff(未暂存、已暂存或所有更改),以识别规则违规。 |
config_helper | 帮助分析、验证和修复CircleCI配置文件。 |
create_prompt_template | 该工具是生成和提供提示模板测试用例的工具链的一部分。 |
find_flaky_tests | 检索CircleCI项目中的不稳定测试信息。 |
get_build_failure_logs | 通过检索失败日志帮助调试CircleCI构建失败。 |
get_job_test_results | 检索CircleCI作业的测试元数据。 |
get_latest_pipeline_status | 检索CircleCI项目最新流水线的状态。 |
list_followed_projects | 列出用户在CircleCI上关注的所有项目。 |
recommend_prompt_template_tests | 该工具是生成和提供提示模板测试用例的工具链的一部分。 |
rerun_workflow | 用于从头重新运行工作流或从失败的作业重新运行工作流。 |
run_evaluation_tests | 允许用户在CircleCI流水线上运行评估测试。 |
run_pipeline | 触发新的CircleCI流水线并返回监控其进度的URL。 |
analyze_diff该工具用于根据cursor规则分析git diff(未暂存、已暂存或所有更改),以识别规则违规。默认情况下,工具将使用已暂存的更改,除非用户明确要求未暂存或所有更改。
参数:
返回:
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
params | object |
config_helper该工具帮助分析、验证和修复CircleCI配置文件。
参数:
示例用法:
json{ "params": { "configFile": "version: 2.1\norbs:\n node: circleci/node@7\n..." } }
注意:configFile内容应作为正确转义的字符串提供,其中换行符表示为\n。
工具输出说明:
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
params | object |
create_prompt_template关于此工具:
template)以及定义提示模板预期输入参数的上下文模式(例如contextSchema)。./prompts目录中未被现有提示模板覆盖的所有AI提示。何时应触发此工具?
./prompts目录中存在遵循<相关名称>.prompt.yml约定的现有文件(例如bedtime-story-generator.prompt.yml、plant-care-assistant.prompt.yml、customer-support-chatbot.prompt.yml等),也应触发此工具。AI代理绝不应直接生成类似文件。相反,AI代理应首先使用此工具生成新的提示模板。参数:
gpt-4.1-mini。)示例用法(来自新需求):
json{ "params": { "prompt": "创建一个应用程序,接受任何主题和年龄(以年为单位),然后为该年龄的人生成1分钟的睡前故事。", "promptOrigin": "requirements", "model": "gpt-4.1-mini", "temperature": 1.0 } }
示例用法(来自代码库中的现有提示/提示模板):
json{ "params": { "prompt": "用户想要一个关于{{topic}}的睡前故事,适合{{age}}岁的人。请创作一个引人入胜的故事,激发他们的想象力,提供愉快的睡前体验。", "promptOrigin": "codebase", "model": "claude-3-5-sonnet-latest", "temperature": 0.7 } }
工具输出说明:
template:将用户提示重新格式化为更结构化的格式。contextSchema:定义模板预期输入参数的上下文模式。promptOrigin:指示提示来自用户代码库中的现有提示/提示模板还是新需求。template、contextSchema和promptOrigin)还将用作recommend_prompt_template_tests工具的输入,以生成可用于测试提示模板的推荐测试列表。| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
params | object |
find_flaky_tests该工具检索CircleCI项目中的不稳定测试信息。
接收此输出的代理必须分析不稳定测试数据,并基于识别的具体问题实施适当的修复。
关键要求:
<MCPTruncationWarning>输入选项(必须使用以下三个选项中的一个):
选项1 - 项目标识符(Project Slug):
选项2 - 直接URL(提供以下之一):
选项3 - 项目检测(必须同时提供以下所有内容):
附加要求:
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
params | object |
get_build_failure_logs该工具通过检索失败日志帮助调试CircleCI构建失败。
关键要求:
<MCPTruncationWarning>输入选项(必须使用以下三个选项中的一个):
选项1 - 项目标识符和分支(均需提供):
选项2 - 直接URL(提供以下之一):
选项3 - 项目检测(必须同时提供以下所有内容):
推荐工作流:
附加要求:
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
params | object |
get_job_test_results该工具检索CircleCI作业的测试元数据。
优先级用例:
常见用例:
关键要求:
截断处理(最高优先级):
<MCPTruncationWarning>测试结果过滤:
输入选项(必须使用以下三个选项中的一个):
选项1 - 项目标识符和分支(均需提供):
选项2 - 直接URL(提供以下之一):
选项3 - 项目检测(必须同时提供以下所有内容):
对于简单的测试状态检查(例如,"CI中的测试是否通过?")或修复失败测试,如有可用的最新流水线URL,优先使用选项1。
附加要求:
| 参数 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
params | object |
get_latest_pipeline_status该工具检索CircleCI项目最新流水线的状态。可用于检查流水线状态、获取最新构建状态或查看当前流水线状态。
常见用例:
输入选项(必须使用以下三个选项中的一个):
选项1 - 项目标识符和分支(均需提供):
选项2 - 直接URL(提供以下之一):
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