Bitrise MCPサーバー統合

「Bitrise」MCPサーバーは何をする？

Bitrise MCPサーバーはAIアシスタントとBitriseプラットフォームの橋渡し役となり、Bitrise APIへのシームレスなプログラマティックアクセスを可能にします。これにより、AIアシスタントはアプリ管理、ビルドのトリガー、アーティファクトの取り扱い、その他Bitriseリソースとのやり取りを安全かつ効率的に実行できます。この統合により、ビルド操作の自動化やアプリのアーティファクト管理、Bitriseデータの直接参照などがAI環境から可能になります。サーバーはAPIトークン認証をサポートし、安全なアクセスを実現。利用促進のためのドキュメントも充実しています。全体として、開発者やAIエージェントがBitriseの機能を活用しつつ、自然言語または自動化されたワークフローでCI/CDパイプラインを効率化できます。

プロンプト一覧

利用可能なリポジトリファイルやREADMEにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリやREADMEには明示的なリソースプリミティブ（コンテキストデータやリソースエンドポイントなど）の記載はありません。

Apps

• list_apps
  認証済みBitriseアカウントでアクセス可能なアプリ一覧を取得します。

追加のツールが存在する可能性はありますが、READMEに明記されているのは「Apps」APIグループのlist_appsのみです。他APIグループも有効化可能ですが、具体的なツール名や機能は記載されていません。

このMCPサーバーのユースケース

• アプリ管理
  AIアシスタントがBitrise登録済みモバイルアプリのリスト化・検索・管理を行い、チームのワークフローを効率化します。

• ビルド操作
  開発者はAIツールからCI/CDのビルドをトリガー・監視・管理できます。

• アーティファクト管理
  ビルド成果物の取得・管理が容易となり、出力物のアクセスや自動配布が可能です。

• ツール公開範囲のカスタマイズ
  チームごとに公開するBitrise APIグループを設定でき、用途やリソース最適化に合わせたツールセットが実現できます。

セットアップ方法

Windsurf

リポジトリやREADMEにはWindsurf向けの具体的な手順はありません。

Claude

1. Bitriseアカウント設定からAPIトークンを生成します。
2. Claude Desktopの設定を開き、Developerタブに移動します。
3. Edit config をクリックしてclaude_desktop_config.jsonを作成または開きます。
4. mcpServers配下に以下の設定を追加します:

   {
     "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. ファイルを保存しClaude Desktopを再起動します。成功するとハンマーアイコンが表示されます。

Cursor

リポジトリやREADMEにはCursor向けの具体的な手順はありません。

Cline

リポジトリやREADMEにはCline向けの具体的な手順はありません。

VS Code（対応プラットフォーム例）

1. Bitrise APIトークンを生成します。
2. VS Codeのsettings.jsonを開きます。
3. mcpキー配下に以下の内容を追加します:

   {
     "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. ファイルを保存します。ツールは自動的にCopilot Chatに読み込まれます。

APIキーの安全な管理

Bitrise APIトークンは環境変数で管理しましょう。Claudeでの例:

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

VS Codeでは、上記のinputsメカニズムを使うことで平文保存を避けられます。

FlowHuntフロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP構成セクションに以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します:

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能と能力にアクセス可能となります。“bitrise"を"bitrise-mcp"など任意の名前に変更し、URLもご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

現状のドキュメントおよびREADMEから、Bitrise MCPサーバーはセットアップ方法とセキュリティについては十分に記載されていますが、プロンプトテンプレートや明示的なリソースプリミティブの詳細は不足しています。ツールの記載も最小限で、1つのみ。プラットフォームセットアップはClaudeとVS Codeのみで、WindsurfやCursor、Clineは未記載。サンプリングやRootsサポートも言及なし。

総評

このMCPサーバーはBitriseと連携する上で堅実な選択肢です。BitriseでCI/CDを運用しているチームには特に適しています。セットアップとセキュリティのガイドが明快で、必要最低限のツールが公開されています。一方で、プロンプトやリソースの詳細、サンプリング・Rootsなど高度なMCP機能に言及がないため、本番運用レベルではより網羅的なツール・リソースドキュメントやプロンプトテンプレートが望まれます。

MCPスコア