Integrace Bitrise MCP Serveru

Co dělá “Bitrise” MCP Server?

Bitrise MCP Server funguje jako most mezi AI asistenty a platformou Bitrise, což umožňuje bezproblémový programovatelný přístup k Bitrise API pro vylepšené workflow vývoje aplikací. Připojením přes Bitrise MCP Server mohou AI asistenti spravovat aplikace, spouštět buildy, pracovat s artefakty a bezpečně a efektivně interagovat s dalšími zdroji Bitrise. Tato integrace umožňuje automatizovat build operace, správu artefaktů aplikací a dotazování na data Bitrise přímo z AI řízených prostředí. Server podporuje autentizaci pomocí API tokenu, což zajišťuje bezpečný přístup, a nabízí komplexní dokumentaci pro usnadnění použití. Celkově umožňuje vývojářům a AI agentům zefektivnit kontinuální integraci a doručování využitím schopností Bitrise přes přirozený jazyk či automatizované workflow.

Seznam promptů

V dostupných souborech repozitáře nebo README nejsou zmíněny ani dokumentovány žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nebo README nejsou dokumentovány žádné explicitní zdrojové primitivy (jako kontextová data či endpointy zdrojů).

Aplikace

• list_apps
  Získá seznam aplikací přístupných ověřenému Bitrise účtu.

Další nástroje mohou existovat, ale v README je dokumentován pouze list_apps ve skupině API „Apps“. Další skupiny API lze povolit, ale konkrétní názvy a funkce nástrojů nejsou uvedeny.

Příklady použití tohoto MCP Serveru

• Správa aplikací
  AI asistenti mohou vypisovat, dotazovat a spravovat mobilní aplikace zaregistrované na Bitrise, což zefektivňuje týmové workflow.

• Build operace
  Vývojáři mohou spouštět, sledovat a spravovat build procesy pro kontinuální integraci a doručování přímo z AI nástrojů.

• Správa artefaktů
  Získávejte a spravujte build artefakty, usnadněte přístup k build výstupům nebo jejich automatickou distribuci.

• Přizpůsobení dostupnosti nástrojů
  Týmy si mohou nastavit, které skupiny Bitrise API jsou zpřístupněny, což umožňuje upravit sadu nástrojů na míru potřebám workflow a optimalizovat využití zdrojů.

Jak jej nastavit

Windsurf

V repozitáři nebo README nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Windsurf.

Claude

1. Vygenerujte Bitrise API token v nastavení vašeho Bitrise účtu.
2. Otevřete nastavení Claude Desktop a přejděte na záložku Vývojář.
3. Klikněte na Edit config pro vytvoření nebo otevření claude_desktop_config.json.
4. Přidejte následující konfiguraci do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "bitrise": {
         "command": "uvx",
         "env": {
           "BITRISE_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
         },
         "args": [
           "--from",
           "git+https://github.com/bitrise-io/bitrise-mcp@v1.1.0",
           "bitrise-mcp"
         ]
       }
     }
   }
   

5. Uložte soubor a restartujte Claude Desktop. Pokud je vše správně, objeví se ikona kladiva.

Cursor

V repozitáři nebo README nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Cursor.

Cline

V repozitáři nebo README nejsou uvedeny žádné konkrétní instrukce pro Cline.

VS Code (jako příklad kompatibilní platformy)

1. Vygenerujte Bitrise API token.
2. Otevřete settings.json ve VS Code.
3. Přidejte následující pod klíč mcp:

   {
     "mcp": {
       "inputs": [
         {
           "id": "bitrise-workspace-token",
           "type": "promptString",
           "description": "Bitrise workspace token",
           "password": true
         }
       ],
       "servers": {
         "bitrise": {
           "command": "uvx",
           "args": [
             "--from",
             "git+https://github.com/bitrise-io/bitrise-mcp@v1.0.1",
             "bitrise-mcp"
           ],
           "type": "stdio",
           "env": {
             "BITRISE_TOKEN": "${input:bitrise-workspace-token}"
           }
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte soubor. Nástroje se automaticky načtou do Copilot Chat.

Zabezpečení API klíčů

Ukládejte svůj Bitrise API token do proměnných prostředí. Příklad pro Claude:

"env": {
  "BITRISE_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
}

Pro VS Code použijte mechanismus inputů, jak je uvedeno výše, abyste se vyhnuli ukládání citlivých údajů v nešifrované podobě.

Jak používat tento MCP uvnitř toků

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do toku a jejím připojením k AI agentovi:

Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "bitrise": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení bude AI agent schopen MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi. Nezapomeňte změnit „bitrise“ na „bitrise-mcp“ nebo jiné požadované jméno a upravit URL na vaši adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě dostupné dokumentace a README je Bitrise MCP Server dobře zdokumentován z hlediska nastavení a bezpečnosti, ale chybí podrobnosti o šablonách promptů a explicitních zdrojových primitivech. Dokumentace nástrojů je minimální a je uveden pouze jeden nástroj. Nastavení platformy pokrývá Claude a VS Code, nikoli však Windsurf, Cursor nebo Cline. Podpora Sampling a Roots není zmíněna.

Náš názor

Tento MCP server je solidní volbou pro integraci s Bitrise, zejména pro týmy, které Bitrise pro CI/CD již využívají. Dokumentace je jasná co do nastavení a bezpečnosti a zpřístupňuje alespoň jeden klíčový nástroj. Chybí však podrobné šablony promptů, výpis zdrojů a explicitní zmínka o pokročilých MCP funkcích jako Sampling nebo Roots. Pro produkční nasazení MCP by byla žádoucí podrobnější dokumentace nástrojů/zdrojů i promptů.

Hodnocení MCP