MCP Jenkins Server について
MCP Jenkins Server は、ジョブやビルドの確認、コンソール出力の取得、ビューの管理、指定ビルドの実行を行うツールで Jenkins を MCP クライアントに接続します。MCP 経由で Jenkins を操作したいユーザー向けです。
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ビルド情報とコンソール出力の確認
- 04Jenkins ビューの一覧表示
- 05LLM_Demo ビルドの実行
活用シーン
- 01Jenkins のジョブとビルド状況の確認
- 02ビルドのコンソール出力の閲覧
- 03Jenkins ビューの一覧表示
- 04ユーザー名パラメーターを指定した LLM_Demo の実行
MCP 対応
MCP サーバーとして、Jenkins 情報、ジョブ、ビルド、ビュー、ビルド実行のツールを MCP クライアントに公開します。
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。
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 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確認
- ビルド情報とコンソール出力の取得
- Jenkins ビューの管理
- 特定のジョブビルドの実行
要件
- 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 の認証情報を含む .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:
{
"mcpServers": {
"mcp-jenkins-server": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"C:\\Users\\Dean.Li\\Documents\\Cline\\MCP\\mcp-jenkins-server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"JENKINS_URL": "https://your-jenkins-server/",
"JENKINS_USERNAME": "your-username",
"JENKINS_PASSWORD": "your-password"
},
"disabled": false,
"autoApprove": []
}
}
}
利用可能なツール
この MCP サーバーは、次のツールを提供します:
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:確認するジョブの名前
get_build_info
特定のビルドに関する情報を取得します
- パラメーター:
job_name:ジョブの名前build_number: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: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
trriger_llm_demo_job_build
「LLM_Demo」ジョブのビルドを実行します
- パラメーター:
user:ビルドパラメーターとして渡すユーザー名
使用例
from mcp.client import Client
client = Client("http://localhost:8000") # MCP server URL
response = client.call_tool("list_jobs")
print(response)
ライセンス
MIT
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。