Jenkins Mcp について
Jenkins MCP ServerはJenkinsをMCPクライアントに接続し、DevOpsチームがサーバーやジョブ、ビルドを確認し、ビュー管理やパラメーター付きビルドの実行を行えます。
主な機能
- 01Jenkinsサーバー情報の取得
- 02ジョブの一覧表示と確認
- 03最近のビルドと概要の確認
- 04ビルド詳細とコンソール出力の取得
- 05ビュー管理とビルド実行
活用シーン
- 01Jenkinsのジョブとサーバー状態の確認
- 02ビルド結果とコンソールログの調査
- 03パラメーター付きJenkinsビルドの開始
MCP 対応
Jenkinsの情報取得およびビルド管理ツールをMCPクライアントに公開します。接続にはJenkins APIへのアクセス権とAPIトークンが必要です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
MCP Jenkins サーバー
Jenkins との連携ツールを提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。
機能
- Jenkins サーバー情報の取得
- Jenkins ジョブの一覧表示と詳細確認
- 最近のビルドとその概要の取得
- ビルド情報とコンソール出力の取得
- Jenkins ビューの管理
- パラメーターを指定したジョブビルドの実行
必要条件
- Python 3.10+
- API アクセスが可能な Jenkins サーバー
- 認証用の Jenkins API トークン
インストール
- このリポジトリをクローンします
- 依存関係をインストールします:
pip install -r requirements.txt
設定
Jenkins の認証情報を記載した .env ファイルを作成します:
JENKINS_URL=https://your-jenkins-server
JENKINS_USER=your-username
JENKINS_TOKEN=your-api-token
CLI の設定
この MCP サーバーを CLI に追加するには、次の設定を使用します: 「Support/Claude/claude_desktop_config.json」ファイルの内容を次のように変更します:
{
"mcpServers": {
"mcp-jenkins-server": {
"command": "/Users/username/.local/bin/uv -> //uv full path",
"args": [
"--directory",
"/Users/username/Desktop/mcp-jenkins-server -> //project path ",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"JENKINS_URL": "http://localhost:8080",
"JENKINS_USERNAME": "xx",
"JENKINS_PASSWORD": "xx"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
利用可能なツール
この MCP サーバーでは、次のツールを利用できます:
get_jenkins_info
Jenkins サーバー情報を取得します
list_jobs
すべての Jenkins ジョブを一覧表示します
get_job_info
特定のジョブに関する情報を取得します
- パラメーター:
job_name:詳細を確認するジョブの名前
get_last_builds
ジョブの最近のビルドの概要を取得します
- パラメーター:
job_name:ジョブの名前count(任意):取得する最近のビルド数(デフォルト:3)
get_build_info
特定のビルドに関する詳細情報を取得します
- パラメーター:
job_name:ジョブの名前build_number:詳細を確認するビルド番号
get_build_console_output
特定のビルドのコンソール出力を取得します
- パラメーター:
job_name:ジョブの名前build_number:詳細を確認するビルド番号
get_views
すべての Jenkins ビューを一覧表示します
trigger_job_build
任意のパラメーターを指定して Jenkins ジョブのビルドを実行します
- パラメーター:
job_name:ジョブの名前parameters(任意):ジョブに渡すパラメーターの辞書
デモ動画:
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。