CircleCI MCP 서버 연동

“CircleCI” MCP 서버는 무엇을 하나요?

CircleCI MCP 서버는 CircleCI 개발 워크플로우와 원활하게 통합되도록 설계된 Model Context Protocol(MCP)의 특화 구현체입니다. CircleCI의 강력한 지속적 통합 인프라와 MCP 생태계 간의 다리 역할을 하며, AI 어시스턴트와 도구들이 CircleCI 환경 내에서 작업을 자동화하고, 정보를 조회하며, 상호작용할 수 있게 해줍니다. AI 모델과 CircleCI API 간의 안전하고 표준화된 통신을 가능하게 하여, 워크플로우 자동화, 작업 모니터링, 빌드 작업 고도화 등 다양한 고급 사용 사례를 지원합니다. 이 연동을 통해 개발 파이프라인이 간소화되고 생산성이 향상되며, 소프트웨어 제공 라이프사이클 전반에 지능형 자동화와 인사이트를 제공합니다.

프롬프트 목록

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리소스 목록

레포지토리에서 특정 MCP 리소스 정보가 제공되지 않습니다.

툴 목록

server.py 또는 동등 파일에서 제공되는 툴에 대한 정보가 없습니다.

MCP 서버 활용 사례

• AI 기반 빌드 모니터링: AI 어시스턴트가 CircleCI 내 빌드 및 작업 상태를 조회해 개발자에게 실시간 피드백과 알림을 제공할 수 있습니다.
• 자동 워크플로우 관리: AI 에이전트가 CircleCI 워크플로우를 트리거·설정·수정하여, 프로젝트 변화에 더욱 유연하게 CI/CD 파이프라인을 운영할 수 있습니다.
• 인사이트 중심의 분석 및 리포트: CircleCI의 데이터를 MCP 서버를 통해 활용하여, 빌드 성능·실패 트렌드·리소스 사용량 등에 대한 상세 분석을 개발자에게 제공합니다.
• 상황 인지형 트러블슈팅: 로그, 아티팩트, 에러 리포트를 신속히 조회해, AI 어시스턴트가 빌드 이슈 진단 및 해결을 빠르게 도와줍니다.
• 개발 도구와의 원활한 연동: CircleCI와 AI 기반 IDE 플러그인, 봇 등과 연동되어 개발 환경에서의 자동화 및 협업을 더욱 향상시킵니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Node.js와 npm이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 디렉토리를 찾으세요.
3. 아래 예시와 같이 mcpServers 설정에 CircleCI MCP 서버를 추가하세요.
4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버와의 연결을 확인하세요.

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

Claude

1. 사용 환경에 Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Claude의 설정 파일에 접근하세요.
3. mcpServers 섹션에 CircleCI MCP 서버 설정을 추가하세요.
4. 변경 사항을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. Claude 인터페이스에서 MCP 서버 상태를 확인하세요.

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

Cursor

1. Node.js가 없다면 설치하세요.
2. Cursor의 설정 또는 MCP 설정 패널을 여세요.
3. CircleCI MCP 서버 항목을 추가하세요.
4. Cursor 애플리케이션을 재시작하세요.
5. 서버가 목록에 나타나고 연결되어 있는지 확인하세요.

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

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 mcpServers 설정 파일을 편집하세요.
3. CircleCI MCP 서버 설정 블록을 추가하세요.
4. 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. MCP 서버 연결을 검증하세요.

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

API 키 보안:
API 키의 보안을 위해 환경 변수를 설정에 사용하세요. 예시:

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

FlowHunt에서 MCP를 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 연동하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 여세요. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면 AI 에이전트가 이 MCP를 툴로 사용하며 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “circleci-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL도 본인의 MCP 서버 주소로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

제공된 문서 기준으로, CircleCI MCP 서버는 명확한 개요와 설치 가이드를 제공하지만, 공개된 프롬프트/리소스/툴 프리미티브 문서는 부족하여 고급 MCP 기능의 즉각적 탐색성은 제한적입니다.

의견

명확한 라이선스, 커뮤니티 활동(star/fork), 견고한 설치 정보는 있으나 리소스/프롬프트/툴 문서가 없는 점을 감안할 때, 현재 단계에서 완성도와 개발자 친화성은 4/10으로 평가합니다.

MCP 점수