Przeglądaj wszystkie treści oznaczone etykietą DevOps
Azure DevOps MCP Server działa jako pomost między żądaniami w języku naturalnym a REST API Azure DevOps, umożliwiając asystentom AI i narzędziom automatyzację workflow DevOps, zarządzanie elementami pracy oraz bezpośredni dostęp do informacji o projektach i zespołach z poziomu interfejsów konwersacyjnych.
Debugg AI MCP Server oferuje automatyzację przeglądarki opartą na AI oraz kompleksowe testy UI dla aplikacji webowych. Zintegruj z FlowHunt lub pipeline’ami CI/CD, aby automatyzować testy UI, symulować zachowania użytkowników i analizować efekty wizualne – wszystko za pomocą języka naturalnego lub narzędzi CLI.
Prefect MCP Server łączy asystentów AI z platformą orkiestracji workflow Prefect, umożliwiając zarządzanie przepływami, wdrożeniami, uruchomieniami i innymi za pomocą języka naturalnego. Automatyzuj, monitoruj i kontroluj zasoby Prefect łatwo przez FlowHunt lub inne interfejsy oparte na AI.
Serwer Unleash MCP łączy asystentów AI i aplikacje LLM z systemem Unleash Feature Toggle, umożliwiając automatyczne zarządzanie flagami funkcji, odkrywanie projektów i dynamiczne eksponowanie funkcji dla przepływów pracy opartych na AI.
Serwer n8n MCP umożliwia płynną integrację pomiędzy asystentami AI a platformą automatyzacji n8n, pozwalając użytkownikom FlowHunt wyzwalać, monitorować i zarządzać zautomatyzowanymi przepływami pracy za pomocą agentów AI.
Serwer snyk-ls MCP łączy asystentów AI oraz przepływy pracy deweloperskiej z narzędziami bezpieczeństwa Snyk, umożliwiając skanowanie podatności w kodzie, zarządzanie wynikami zabezpieczeń oraz kontekstowe rekomendacje dotyczące bezpieczeństwa bezpośrednio w środowiskach deweloperskich dzięki Model Context Protocol (MCP).
Alibaba Cloud Ops MCP Server umożliwia bezproblemową integrację z API Alibaba Cloud, dając agentom AI możliwość automatyzacji zarządzania zasobami, monitoringu i procesów DevOps poprzez standaryzowane interfejsy Model Context Protocol.
Serwer AWS Resources MCP umożliwia asystentom AI zarządzanie i zapytania o zasoby AWS w sposób konwersacyjny, wykorzystując Pythona i boto3. Zintegruj potężną automatyzację i zarządzanie AWS w swoich przepływach pracy FlowHunt dzięki bezpiecznym operacjom opartym na uprawnieniach.
Cronlytic MCP Server zapewnia bezproblemową, opartą na AI automatyzację serwerowej infrastruktury zadań cron, umożliwiając LLM zarządzanie, monitorowanie i optymalizację zaplanowanych zadań poprzez zunifikowany interfejs Model Context Protocol (MCP).
GitHub Actions MCP Server umożliwia asystentom AI zarządzanie przepływami pracy GitHub Actions, automatyzację zadań CI/CD, analizę przebiegów workflow oraz zwiększanie bezpieczeństwa w pipeline'ach rozwoju oprogramowania.
Helm Chart CLI MCP Server łączy asystentów AI z menedżerem pakietów Helm dla Kubernetes, umożliwiając automatyzację procesów Helm przy użyciu języka naturalnego, takich jak instalacja wykresów, zarządzanie repozytoriami i wykonywanie poleceń. Zwiększ produktywność deweloperów i usprawnij operacje Kubernetes, udostępniając możliwości Helma narzędziom opartym o AI.
Serwer Cloudflare MCP łączy asystentów AI z usługami chmurowymi Cloudflare, umożliwiając automatyzację konfiguracji, logów, buildów i dokumentacji w języku naturalnym. Łatwo integruj API Cloudflare oraz funkcje obserwowalności z przepływami pracy opartymi na AI dzięki bezpiecznej, solidnej konfiguracji.
Zintegruj i zautomatyzuj pulpity nawigacyjne, źródła danych oraz narzędzia monitorujące Grafany w przepływach pracy opartych na AI dzięki serwerowi Grafana MCP od FlowHunt. Umożliw bezproblemowe zarządzanie pulpitami, wykonywanie zapytań oraz integrację obserwowalności wspieraną przez AI.
Serwer Raygun MCP łączy asystentów AI z zaawansowanym API Raygun, umożliwiając automatyczne zarządzanie błędami, śledzenie wdrożeń, monitorowanie wydajności, obsługę map źródłowych oraz zarządzanie zespołem w ramach przepływów pracy FlowHunt.
Serwer MCP k8s-multicluster-mcp zapewnia płynne, scentralizowane zarządzanie wieloma klastrami Kubernetes poprzez ustandaryzowane API, obsługując operacje na zasobach, przełączanie kontekstu oraz porównania między klastrami dla przepływów pracy AI i zespołów deweloperskich.
MCP Discovery to narzędzie wiersza poleceń napisane w Rust, które automatyzuje wykrywanie i dokumentowanie możliwości, narzędzi oraz zasobów serwerów MCP. Generuje kompleksową, zawsze aktualną dokumentację w formatach Markdown, HTML lub tekstowych, umożliwiając łatwą integrację z workflow deweloperskim i pipeline'ami CI.
mcp-server-docker MCP Server umożliwia asystentom AI zarządzanie kontenerami Docker za pomocą języka naturalnego. Zintegruj ten MCP z FlowHunt i innymi klientami, aby zautomatyzować orkiestrację kontenerów, introspekcję, debugowanie oraz zarządzanie danymi trwałymi.
Serwer Kong Konnect MCP integruje asystentów AI z API Gateway Kong Konnect, umożliwiając zapytania w języku naturalnym dotyczące analityki, konfiguracji i zarządzania płaszczyzną kontrolną za pomocą standaryzowanych narzędzi Model Context Protocol (MCP).
Terminal Controller MCP Server umożliwia bezpieczne wykonywanie poleceń terminalowych, nawigację po katalogach i operacje na systemie plików przez ustandaryzowany interfejs. Łączy asystentów AI ze środowiskiem hosta, umożliwiając automatyzację i bezpieczne zarządzanie zadaniami na poziomie systemu.
Integruj asystentów AI z API Terraform Cloud za pomocą serwera Terraform Cloud MCP. Zarządzaj infrastrukturą za pomocą języka naturalnego, automatyzuj zadania związane z workspace i projektami oraz usprawniaj procesy infrastructure-as-code – wszystko z poziomu ulubionych platform AI.
Windows CLI MCP Server łączy asystentów AI z interfejsami wiersza poleceń Windows oraz systemami zdalnymi przez SSH, zapewniając bezpieczne, programowalne wykonywanie poleceń i automatyzację dla środowisk lokalnych i zdalnych.
Serwer AWS Cost Explorer MCP łączy asystentów AI, takich jak Claude, z AWS Cost Explorer i logami wywołań modeli Bedrock, umożliwiając zapytania w języku naturalnym i analizę wydatków w chmurze w celu ulepszonego zarządzania kosztami AWS i raportowania.
Serwer Consul MCP łączy asystentów AI i narzędzia deweloperskie z potężnymi API HashiCorp Consul do wykrywania usług, sprawdzania stanu i przechowywania klucz-wartość. Ta integracja umożliwia AI automatyzację zarządzania infrastrukturą, monitorowanie w czasie rzeczywistym, obsługę zdarzeń i dynamiczną konfigurację w środowiskach opartych na Consul.
Serwer Dynatrace MCP łączy platformę obserwowalności Dynatrace z Twoimi przepływami pracy opartymi na AI w FlowHunt, umożliwiając dostęp w czasie rzeczywistym do metryk produkcyjnych, logów, anomalii i zdarzeń związanych z bezpieczeństwem w celu ulepszonego debugowania, monitorowania i automatyzacji.
Serwer MCP 1Panel łączy asystentów AI z platformą zarządzania 1Panel, umożliwiając automatyzację, bezpieczne operacje zdalne i integrację AI w czasie rzeczywistym w przepływach pracy administracji systemami.
Zintegruj Apache Airflow ze swoimi przepływami pracy FlowHunt za pomocą serwera MCP Apache Airflow. To połączenie umożliwia agentom AI zarządzanie, monitorowanie i automatyzację DAG-ów Airflow poprzez standaryzowany protokół, odblokowując płynną orkiestrację przepływów pracy, monitoring i dynamiczne zarządzanie pipeline’ami.
Serwer Nomad MCP stanowi pomost między asystentami AI a HashiCorp Nomad, umożliwiając orkiestrację w czasie rzeczywistym, zarządzanie zadaniami i automatyzację infrastruktury bezpośrednio z workflow FlowHunt i innych narzędzi AI.
Serwer Terraform MCP łączy FlowHunt i agentów AI z rejestrem Terraform, umożliwiając automatyczne wykrywanie, ekstrakcję i analizę dostawców, modułów oraz zasobów Terraform dla zaawansowanych przepływów Infrastructure as Code.
Serwer WildFly MCP łączy serwery WildFly z narzędziami AI generatywnej, umożliwiając zarządzanie i monitorowanie środowisk WildFly w naturalnym języku przez FlowHunt. Automatyzuj operacje serwera, usprawniaj rozwiązywanie problemów i integruj z przepływami opartymi na AI dla efektywnej administracji.
Serwer LaunchDarkly MCP łączy asystentów AI i agentów z platformą zarządzania funkcjami LaunchDarkly przez Model Context Protocol, umożliwiając automatyczne zarządzanie flagami funkcji, konfiguracją środowisk, orkiestrację rolloutów i automatyzację przepływów pracy bezpośrednio z narzędzi opartych na AI.
Phone MCP Server to wtyczka dla Model Context Protocol (MCP), która umożliwia zdalne sterowanie urządzeniami z Androidem za pomocą komend ADB. Łączy asystentów AI i urządzenia z Androidem dla automatyzacji, zarządzania i interakcji w czasie rzeczywistym, umożliwiając przepływy pracy wymagające bezpośredniego dostępu do fizycznego urządzenia.
Serwer Pinner MCP dla FlowHunt umożliwia automatyczne, bezpieczne przypinanie bazowych obrazów Docker oraz GitHub Actions do niezmiennych digestów, zwiększając bezpieczeństwo łańcucha dostaw i powtarzalność w procesach deweloperskich.
Rust MCP Filesystem to błyskawicznie szybki, asynchroniczny i lekki serwer MCP napisany w Rust, umożliwiający bezpieczne i wydajne operacje na systemie plików dla przepływów pracy wspomaganych przez AI. Oferuje zaawansowane wyszukiwanie glob, domyślnie tryb tylko do odczytu oraz płynną integrację z FlowHunt i innymi narzędziami deweloperskimi.
Serwer Honeycomb MCP łączy asystentów AI z danymi obserwowalności Honeycomb, umożliwiając LLM-om bezpieczną analizę metryk, dashboardów i zachowania kodu w ramach przepływów pracy w przedsiębiorstwie. Automatyzuje analizę danych, przyspiesza badanie przyczyn źródłowych i usprawnia zarządzanie SLO w operacjach deweloperskich.
Serwer MCP CircleCI łączy potężną infrastrukturę CI CircleCI z ekosystemem MCP, umożliwiając asystentom AI automatyzację i monitorowanie przepływów pracy, dostęp do analityki buildów oraz usprawnienie pipeline’ów developerskich bezpośrednio z FlowHunt.
Serwer Atlassian MCP łączy asystentów AI z narzędziami Atlassian, takimi jak Jira i Confluence, umożliwiając automatyczne zarządzanie projektami, pobieranie dokumentacji oraz usprawnione workflow deweloperskie w FlowHunt.
MCP Create to dynamiczna usługa zarządzania serwerami, która umożliwia tworzenie, uruchamianie i orkiestrację wielu serwerów MCP na żądanie. Zaprojektowana z myślą o skalowalnych, modułowych workflow AI, pozwala deweloperom programistycznie uruchamiać, aktualizować i zarządzać serwerami MCP, wspierając solidne wykonywanie narzędzi oraz zarządzanie cyklem życia serwerów.
Serwer mcp-k8s-go MCP umożliwia asystentom AI programową interakcję z klastrami Kubernetes za pośrednictwem Model Context Protocol, automatyzując i usprawniając przepływy pracy DevOps poprzez standaryzowany interfejs.
Multicluster MCP Server umożliwia systemom GenAI i narzędziom deweloperskim zarządzanie, monitorowanie i orkiestrację zasobów w wielu klastrach Kubernetes za pomocą Model Context Protocol (MCP), pozwalając na inteligentną automatyzację i usprawnione przepływy DevOps.
ssh-mcp-server to bezpieczny serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI i narzędziom deweloperskim bezpieczne wykonywanie poleceń SSH oraz transfer plików na zdalnych serwerach – wszystko bez ujawniania poświadczeń. Idealny do zdalnego zarządzania, automatyzacji wdrożeń i synchronizacji plików w twoich przepływach pracy FlowHunt.
System Health MCP Server dla FlowHunt umożliwia zdalne monitorowanie serwerów Linux w czasie rzeczywistym — udostępniając metryki CPU, pamięci, dysku, sieci i bezpieczeństwa asystentom AI za pomocą Multi-Channel Protocol. Automatyzuj sprawdzanie kondycji infrastruktury, otrzymuj powiadomienia progowe i usprawniaj przepływy pracy DevOps dzięki bezpośredniej integracji AI.
Serwer Vantage MCP łączy asystentów AI i klientów MCP z danymi o kosztach chmury w Twojej organizacji, umożliwiając zapytania i analizę wydatków chmurowych w języku naturalnym za pomocą API Vantage. Łatwo analizuj, prognozuj i zarządzaj wydatkami na AWS, Azure, GCP i inne.
Serwer Heroku MCP łączy asystentów AI z platformą Heroku, umożliwiając automatyczne zarządzanie aplikacjami, wdrożenia, monitorowanie zasobów i konfigurację za pomocą standardowych narzędzi Model Context Protocol (MCP). Zintegruj Heroku ze swoimi przepływami pracy opartymi na AI, aby usprawnić automatyzację chmury.
Serwer Codacy MCP łączy asystentów AI z platformą Codacy, umożliwiając automatyczną kontrolę jakości kodu, analizę bezpieczeństwa, zarządzanie repozytoriami oraz optymalizację pracy deweloperów dzięki programowalnemu dostępowi do rozbudowanego API Codacy.
Zintegruj swoich asystentów AI z API platformy JFrog za pomocą serwera JFrog MCP. Automatyzuj zarządzanie repozytoriami, śledzenie buildów, monitoring runtime, wyszukiwanie artefaktów i analizę podatności dla usprawnionych procesów DevOps.
Serwer Kubernetes MCP łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes, umożliwiając automatyzację opartą na AI, zarządzanie zasobami oraz przepływy pracy DevOps przez standaryzowane komendy MCP.
Serwer Kibana MCP łączy asystentów AI z Kibana, umożliwiając automatyczne wyszukiwanie, zarządzanie dashboardami, monitorowanie alertów oraz raportowanie poprzez standaryzowany Model Context Protocol — dla potężnych, opartych na AI przepływów pracy.
Zintegruj potężne, programistyczne możliwości wysyłania e-maili ze swoimi przepływami AI dzięki serwerowi MCP Resend. Bezproblemowo połącz agentów AI z API e-mail Resend, aby automatyzować powiadomienia, e-maile transakcyjne i komunikację w ramach workflow.
Serwer Confluent MCP umożliwia asystentom AI interakcję z API Confluent Cloud, pozwalając na zarządzanie tematami Kafka, konektorami i zadaniami Flink SQL w naturalnym języku – usprawniając i automatyzując operacje na strumieniowych danych.
Serwer JMeter MCP łączy Apache JMeter z przepływami pracy opartymi na AI, umożliwiając automatyczne testy wydajnościowe, analizę oraz płynną integrację w pipeline'ach deweloperskich. Udostępnia funkcje JMetera jako narzędzia i zasoby dla nowoczesnych, ulepszonych przez AI środowisk inżynierskich.
Keycloak MCP Server umożliwia zarządzanie użytkownikami i realmami Keycloak wspomagane przez AI poprzez interfejs Model Context Protocol (MCP), automatyzując zadania administracyjne takie jak tworzenie i usuwanie użytkowników, listowanie realmów i użytkowników, usprawniając procesy DevOps.
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyzację DevOps poprzez workflow w języku naturalnym.
Serwer KubeSphere MCP umożliwia asystentom AI i narzędziom do rozwoju LLM bezproblemowe zarządzanie klastrami KubeSphere, automatyzując zadania takie jak zarządzanie przestrzenią roboczą, klastrem, użytkownikami oraz rozszerzeniami, aby zwiększyć wydajność rozwoju cloud-native i workflow DevOps.
MCP-NixOS to serwer Model Context Protocol dla NixOS, umożliwiający asystentom AI i deweloperom programistyczny dostęp oraz zarządzanie konfiguracjami NixOS, pakietami i stanem systemu. Usprawnia automatyzację infrastruktury, powtarzalne budowanie i przepływy pracy DevOps zasilane przez AI.
ntfy-mcp to serwer MCP, który działa jako most powiadomień między asystentami AI a usługą powiadomień ntfy, umożliwiając powiadomienia o zakończeniu zadań w czasie rzeczywistym i usprawniając przepływ pracy deweloperów.
Serwer Postman MCP umożliwia asystentom AI wykonywanie kolekcji Postman i automatyzację testów API przy użyciu Newmana, wszystko poprzez standaryzowany interfejs MCP. Zintegruj walidację API, zarządzanie środowiskami oraz szczegółowe raportowanie testów bezproblemowo w swoich przepływach QA opartych o AI.
Prometheus MCP Server umożliwia asystentom AI interakcję z metrykami Prometheus za pomocą standaryzowanych interfejsów Model Context Protocol (MCP). Obsługuje zapytania PromQL, odkrywanie metryk, dostęp do metadanych oraz analitykę szeregów czasowych do automatycznego monitoringu i wglądu w infrastrukturę wspieranego przez AI.
Pulumi MCP Server umożliwia asystentom AI i narzędziom deweloperskim programowe zarządzanie infrastrukturą chmurową poprzez połączenie platformy Pulumi infrastructure-as-code z protokołem Model Context Protocol (MCP). Usprawnij wdrożenia, automatyzuj aktualizacje i kontroluj zasoby chmurowe bezpośrednio z ulubionych środowisk opartych o AI.
Serwer RabbitMQ MCP umożliwia asystentom AI zarządzanie, automatyzację i interakcję z brokerami wiadomości RabbitMQ za pomocą Model Context Protocol (MCP). Usprawnia zarządzanie kolejkami, administrację brokerem oraz dynamiczne operacje na wiadomościach w wydajnych systemach rozproszonych — w pełni zintegrowany z przepływami pracy FlowHunt.
Serwer MCP Containerd łączy środowisko uruchomieniowe Containerd z protokołem Model Context Protocol (MCP), umożliwiając agentom AI i automatycznym przepływom pracy programistyczne zarządzanie kontenerami, podami i obrazami. Zapewnia środowiskom DevOps oraz opartym na AI solidne zarządzanie cyklem życia kontenerów i obrazów poprzez standaryzowane endpointy.
