CircleCI MCPサーバー連携

「CircleCI」MCPサーバーは何をするのか？

CircleCI MCPサーバーは、Model Context Protocol（MCP）をCircleCIの開発ワークフローとシームレスに統合するために設計された特殊な実装です。CircleCIの堅牢な継続的インテグレーション基盤とMCPエコシステムの橋渡し役として、AIアシスタントやツールがCircleCI環境内のタスクへアクセス・操作・自動化できるようにします。AIモデルとCircleCIのAPI間で安全かつ標準化された通信を可能にし、自動ワークフロー管理やジョブ監視、ビルド操作の高度化などのユースケースを実現します。この連携により開発パイプラインが効率化され、生産性が向上し、ソフトウェアデリバリーライフサイクル全体でインテリジェントな自動化とインサイトが得られます。

プロンプト一覧

リポジトリ内にプロンプトテンプレートに関する情報はありません。

リソース一覧

リポジトリ内に特定のMCPリソースに関する情報はありません。

ツール一覧

server.pyや同等ファイルにツール提供の情報はありません。

このMCPサーバーのユースケース

• AIによるビルド監視: AIアシスタントがCircleCI内のビルドやジョブのステータスを問い合わせ、開発者にリアルタイムのフィードバックや通知を提供。
• 自動ワークフロー管理: AIエージェントがCircleCIワークフローのトリガーや設定・変更を行い、CI/CDパイプラインをプロジェクトの変化に柔軟に適応。
• 詳細な分析・レポート: CircleCIのデータを活用し、ビルドパフォーマンスや失敗傾向、リソース利用の分析を開発者へ提供。
• コンテキスト認識型トラブルシューティング: ログやアーティファクト、エラーレポートの取得を通じて、AIアシスタントがビルド問題の診断・解決を迅速化。
• 開発ツールとのシームレスな連携: CircleCIとAI駆動のIDEプラグインやボットを橋渡しし、開発環境での自動化とコラボレーションを円滑化。

セットアップ方法

Windsurf

1. システムにNode.jsとnpmがインストールされていることを確認します。
2. Windsurfの設定ディレクトリを探します。
3. 下記のようにmcpServers設定にCircleCI MCPサーバーを追加します。
4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. サーバーへの接続を確認します。

{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@circleci/mcp-server-circleci@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. 環境にNode.jsがあることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルにアクセスします。
3. mcpServersセクションにCircleCI MCPサーバー設定を挿入します。
4. 変更を保存し、Claudeを再起動します。
5. ClaudeのインターフェースでMCPサーバーのステータスを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@circleci/mcp-server-circleci@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. 必要な場合はNode.jsをインストールします。
2. Cursorの設定またはMCP設定パネルを開きます。
3. CircleCI MCPサーバーのエントリーを追加します。
4. Cursorアプリケーションを再起動します。
5. サーバーが一覧に表示され、接続されていることを確認します。

{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@circleci/mcp-server-circleci@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Cline内のmcpServers設定ファイルを編集します。
3. CircleCI MCPサーバー設定ブロックを追加します。
4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーの接続を検証します。

{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@circleci/mcp-server-circleci@latest"]
    }
  }
}

APIキーの安全な管理方法:
APIキーの安全性を確保するには、設定内で環境変数を使用しましょう。例:

{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@circleci/mcp-server-circleci@latest"],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "${CIRCLECI_TOKEN_ENV_VAR}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${CIRCLECI_TOKEN_ENV_VAR}"
      }
    }
  }
}

フロー内でこのMCPを使う方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずフローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system 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。

{
  "circleci-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用でき、全機能へアクセス可能です。“circleci-mcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

公開ドキュメントを見る限り、CircleCI MCPサーバーは分かりやすい概要とセットアップガイドを提供していますが、プロンプトやリソース、ツールのプリミティブが公開ファイルに存在しないため、高度なMCP機能の即時発見性は限定的です。

当社の見解

明確なライセンス、コミュニティ活動（スター/フォーク）、堅牢なセットアップ情報はありますが、リソース・プロンプト・ツールのドキュメントが不足しているため、現時点での完成度・開発者フレンドリー度は4/10と評価します。

MCPスコア