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Jenkins MCP Server

Jenkins MCP Server

ローカル
github.com/truxt-aiクラウド・インフラ582 週間前に更新

Jenkins MCP Server について

Jenkins MCP Serverは、リソース、ツール、定義済みプロンプトを通じてLLMをJenkinsインスタンスに接続します。Jenkinsのジョブ確認や操作をMCP経由で行いたいユーザー向けです。

主な機能

  1. 01ジョブ設定とビルド履歴へのアクセス
  2. 02ジョブ状態の確認
  3. 03Jenkinsビルドの実行
  4. 04ジョブ設定の更新とタスク管理
  5. 05Jenkins操作用の定義済みプロンプト

活用シーン

  1. 01ジョブ設定とビルド履歴の確認
  2. 02Jenkinsジョブの状態確認
  3. 03MCPツール経由でビルドを実行
  4. 04定義済みの対話パターンでJenkinsタスクを管理

MCP 対応

JenkinsのジョブデータをMCPリソースとして、操作をツールとして公開し、LLMクライアント向けに一般的な操作パターンのプロンプトを提供します。

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。

インストール方法は未掲載です

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。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

Jenkins MCP サーバー

LLM 向けの標準化されたインターフェースを通じて、Jenkins のデータや機能にアクセスできる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

概要

このプロジェクトは Jenkins インスタンスに接続する MCP サーバーを実装し、LLM が次のことを行えるようにします。

  • Jenkins のジョブデータにリソースとしてアクセスする
  • ツールを通じて Jenkins 関連の操作を実行する
  • Jenkins との一般的なやり取りに、事前定義されたプロンプトを利用する

インストール

前提条件
  • Python 3.8+
  • Jenkins インスタンスへのアクセス
uv を使用したセットアップ

Python 環境の管理には uv の使用をおすすめします。

# Install uv if you haven't already
curl -sSf https://install.ultraviolet.dev | sh

# Create a new project
uv init jenkins-mcp-server
cd jenkins-mcp-server

# Add dependencies
uv add "mcp[cli]"
uv add python-jenkins
環境変数

Jenkins の設定を記述した .env ファイルを作成します。

# Create .env file
cat > .env << EOL
JENKINS_URL=https://your-jenkins-instance.com
JENKINS_USERNAME=your_username
JENKINS_API_TOKEN=your_api_token
EOL

# Load environment variables in your shell
source .env

使用方法

サーバーの実行

次のコマンドで開発モードのサーバーを起動します。

uv run mcp dev server.py

機能

  • リソース:Jenkins のジョブ設定、ビルド履歴、ステータス情報にアクセスします
  • ツール:ビルドの実行、ジョブ設定の更新、Jenkins タスクの管理を行います
  • プロンプト:Jenkins の一般的な操作に対応する、事前定義済みのやり取りパターンです

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します。お気軽にプルリクエストを送信してください。

ライセンス

このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。