Bitrise MCP Server Integration

Hvad gør “Bitrise” MCP Server?

Bitrise MCP Server fungerer som bro mellem AI-assistenter og Bitrise-platformen og muliggør problemfri programmatisk adgang til Bitrise API’er for forbedrede appudviklingsarbejdsgange. Ved at forbinde gennem Bitrise MCP Server kan AI-assistenter administrere apps, udløse builds, håndtere artefakter og interagere med andre Bitrise-ressourcer sikkert og effektivt. Denne integration muliggør automatisering af build-operationer, administration af app-artefakter og forespørgsler på Bitrise-data direkte fra AI-drevne miljøer. Serveren understøtter API-tokenbaseret autentificering, hvilket sikrer sikker adgang, og tilbyder omfattende dokumentation for at lette brugen. Overordnet styrker den udviklere og AI-agenter til at strømline CI/CD-pipelines ved at udnytte Bitrises muligheder via naturligt sprog eller automatiserede arbejdsgange.

Liste over prompts

Der nævnes eller dokumenteres ingen prompt-skabeloner i de tilgængelige repository-filer eller README.

Liste over ressourcer

Der er ingen eksplicitte ressourceprimitiver (såsom kontekstdata eller resource endpoints) dokumenteret i repository eller README.

Apps

• list_apps
  Henter en liste over applikationer, der er tilgængelige for den autentificerede Bitrise-konto.

Yderligere værktøjer kan eksistere, men kun list_apps under “Apps” API-gruppen er dokumenteret i README. Andre API-grupper kan aktiveres, men specifikke værktøjsnavne og funktioner er ikke angivet.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• App-administration
  AI-assistenter kan liste, forespørge og administrere mobile applikationer registreret på Bitrise, hvilket effektiviserer teamets arbejdsgange.

• Build-operationer
  Udviklere kan udløse, overvåge og administrere build-processer til CI/CD direkte fra AI-drevne værktøjer.

• Artefakthåndtering
  Hent og administrér build-artefakter, hvilket gør det let at tilgå build-udgange eller distribuere dem automatisk.

• Tilpasning af værktøjseksponering
  Teams kan konfigurere, hvilke Bitrise API-grupper der eksponeres, hvilket muliggør tilpassede værktøjssæt til specifikke arbejdsgange og optimerer ressourceforbrug.

Sådan opsættes det

Windsurf

Der er ingen specifikke instruktioner for Windsurf i repository eller README.

Claude

1. Generér en Bitrise API-token fra dine Bitrise-kontoindstillinger.
2. Åbn Claude Desktop-indstillinger og navigér til Udvikler-fanen.
3. Klik på Redigér config for at oprette eller åbne claude_desktop_config.json.
4. Tilføj følgende konfiguration under 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. Gem filen og genstart Claude Desktop. Et hammer-ikon burde vises ved succes.

Cursor

Der er ingen specifikke instruktioner for Cursor i repository eller README.

Cline

Der er ingen specifikke instruktioner for Cline i repository eller README.

VS Code (som eksempel på kompatibel platform)

1. Generér en Bitrise API-token.
2. Åbn VS Code settings.json.
3. Tilføj følgende under mcp-nøglen:

   {
     "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. Gem filen. Værktøjer vil automatisk blive indlæst i Copilot Chat.

Beskyttelse af API-nøgler

Gem din Bitrise API-token i miljøvariabler. Eksempel for Claude:

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

For VS Code, brug inputs-mekanismen som vist ovenfor for at undgå lagring af hemmeligheder i klartekst.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “bitrise” til “bitrise-mcp” eller et andet ønsket navn og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

På baggrund af tilgængelig dokumentation og README er Bitrise MCP Server veldokumenteret for opsætning og sikkerhed, men mangler detaljer om prompt-skabeloner og eksplicitte ressourceprimitiver. Værktøjsdokumentation er minimal, og kun ét værktøj er nævnt. Platformopsætning dækker Claude og VS Code, men ikke Windsurf, Cursor eller Cline. Sampling og Roots-understøttelse er ikke nævnt.

Vores vurdering

Denne MCP-server er solid til integration med Bitrise, især for teams, der allerede bruger Bitrise til CI/CD. Dokumentationen er tydelig for opsætning og sikkerhed, og mindst ét essentielt værktøj eksponeres. Dog mangler der detaljerede prompts, ressourceliste og eksplicit omtale af avancerede MCP-funktioner som Sampling eller Roots. Til en produktionsklar MCP ville mere omfattende værktøjs-/ressourcedokumentation og prompt-skabeloner være ønskeligt.

MCP-score