CircleCI MCP 的 AI 代理
用 AI 驱动的模型上下文协议（MCP）服务器，为您的 CircleCI 自动化注入强大动力。轻松将 CircleCI 连接到 Cursor IDE、Windsurf、Claude 和 Copilot 等行业领先的 AI 客户端。通过自然语言管理构建、检索日志并与 CI/CD 流水线交互——节省时间，最大化开发流程生产力。
将 CircleCI 与主流 AI 客户端连接
将您的 CI/CD 运维与 AI 的强大能力连接起来。CircleCI MCP 服务器可与 Cursor IDE、VS Code、Claude Desktop、Windsurf 及 Amazon Q Developer 等流行 AI 驱动开发者工具无缝集成。利用自然语言命令，快速洞察流水线、自动获取日志，实现免手动的工作流管理。
- 多平台支持.
- 可与 Cursor IDE、VS Code、Claude Desktop、Windsurf 及 Amazon Q 集成，为开发者带来灵活体验。
- 自然语言控制.
- 利用 AI 驱动的自然语言，在 CircleCI 中触发构建、获取日志、管理工作流。
- 安全的令牌访问.
- 使用 CircleCI 个人 API 令牌和环境变量，保障流水线和数据安全。
- 云端与本地双就绪.
- 支持 SaaS 和本地部署的 CircleCI，满足最大化的灵活性需求。
快速部署，灵活接入
通过 NPX 或基于 Docker 的部署，或连接远程 MCP 服务器，几分钟即可上手。每个支持客户端均有详细指南，助您根据团队环境（本地、云端或混合）灵活定制集成方案。
- NPX & Docker 选项.
- 可选择简单的 NPX 命令或 Docker 容器进行安装与运行。
- 极速配置.
- 为 Cursor、VS Code、Claude、Windsurf 和 Amazon Q Developer CLI 提供逐步配置指引。
- 远程服务器支持.
- 可连接自管远程 MCP 服务器，满足企业级部署需求。
用 AI 解锁强大的 CI/CD 自动化
让您的团队通过先进的 AI 命令管理、监控和排查 CircleCI 流水线。MCP 服务器可自动化重复任务，优化协作流程，提高团队交付速度，同时保障安全与可控。
- 流水线洞察自动化.
- 利用 AI 即时查找失败构建、检索日志并获取实时流水线状态。
- 团队协作.
- 为每位开发者赋能 AI 命令，简化沟通与问题排查。
MCP 集成
可用的 CircleCI MCP 集成工具
以下工具已作为 CircleCI MCP 集成的一部分提供：
- search_records
通过搜索条件和领域过滤，查询并筛选记录，快速定位模型中的特定数据。
- create_record
通过提供字段值向任意模型添加新记录，实现数据自动录入。
- update_record
通过更新字段新值与数据同步，修改现有记录。
- delete_record
根据条件安全删除单条或多条记录。
- get_record
通过 ID 检索完整记录信息，返回所有可访问字段及相关数据。
- list_models
发现所有可用模型及其技术名称，便于集成。
用 CircleCI MCP 服务器加速 CI/CD 流程
通过模型上下文协议，将 CircleCI 与您喜爱的 IDE 和工具集成，实现无缝工作流自动化、更快的调试和高级流水线管理，直接在开发环境中完成。
什么是 CircleCI
CircleCI 是领先的持续集成与持续交付（CI/CD）平台，帮助开发团队自动化软件测试与部署流水线。成立于 2011 年，获得 Facebook、Coinbase、Sony、Spotify 等公司的信赖，CircleCI 提供强大的云端与本地化自动化构建、测试和部署解决方案。该平台帮助团队更快交付高质量代码，提高生产力，并以安全、可扩展和丰富的集成特性，优化现代开发流程。
功能
我们可以用 CircleCI 做什么
CircleCI 让软件团队能够自动化并优化开发生命周期。借助 CircleCI，您可以轻松搭建用于构建、测试和部署代码的流水线，集成主流工具，并随着团队壮大灵活扩展基础设施。
- 自动化软件构建
- 设置自动化流水线，编译和准备应用代码。
- 自动化测试
- 每次代码变更后无缝运行单元、集成和端到端测试。
- 持续部署
- 自动将更新部署到生产或预发环境。
- 集成 DevOps 工具
- 与 GitHub、Bitbucket、Docker、Slack 等工具连接，实现统一工作流。
- 监控与优化性能
- 洞察构建性能，通过分析优化流水线。
AI 代理如何从 CircleCI 受益
AI 代理可以利用 CircleCI 自动化重复性任务，保障代码质量，加速开发周期。集成 CircleCI 后，AI 驱动的工作流可自主触发构建、运行测试、部署代码，减少人为干预并降低错误风险。助力团队专注创新，同时保持健壮、可靠且可扩展的软件交付流水线。