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Deploycheck

Deploycheck

本地服务
github.com/SarthakDhatrak云与基础设施122 周前更新

关于 Deploycheck

Deploycheck 是面向开发者的 MCP 服务,可在 IDE 中排查部署问题。它获取生产指标和日志,将故障与本地 Git 历史关联,并可为检测到的配置漂移生成补丁。

主要功能

  1. 01获取生产指标和日志
  2. 02将崩溃日志关联至 Git 历史
  3. 03审查安全与合规情况
  4. 04检测环境配置漂移
  5. 05生成带安全防护的修复补丁

适用场景

  1. 01排查生产环境崩溃
  2. 02部署前审查项目
  3. 03发现配置漂移并准备补丁

MCP 相关

Deploycheck 向 IDE 中的 MCP 客户端提供部署分析能力,包括 Cursor、Claude Desktop 和 Windsurf。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"deploycheck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@deploycheck/deploycheck-mcp"
],
"env": {
"DEPLOYCHECK_API_KEY": "<DEPLOYCHECK_API_KEY>"
}
}
}
}
启动命令npx -y @deploycheck/deploycheck-mcp
需要配置的环境变量
DEPLOYCHECK_API_KEY密钥

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@deploycheck/deploycheck-mcp

工具

7

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
repo_pathstring是要审计的代码库目录的绝对路径。

详细介绍

🚀 DeployCheck

驻留在 IDE 中的自主 AI 站点可靠性工程师(SRE)。

NPM 版本 NPM 下载量 许可证

🤯 什么是 DeployCheck?

为了查明部署崩溃的原因,你是否厌倦了在 IDE、Vercel 仪表板、AWS 日志和 Git 历史记录之间来回切换?

DeployCheck 是新一代 模型上下文协议(MCP) 服务,可将 AI 助手(例如 Cursor、Claude Desktop 和 Windsurf)变成自主 DevOps 工程师。

你只需询问 AI:“我的应用为什么在生产环境中崩溃了?”
DeployCheck 会立即获取实时服务日志,递归扫描最多 15 次提交深度的本地 Git 历史记录,找到引入错误依赖的确切代码行,并生成自动修复补丁。

✨ 值得广泛传播的功能

  • 🕵️ 上下文感知“原因”引擎: 获取来自云端的晦涩崩溃日志,并与本地 git log 交叉参照,用通俗易懂的语言解释故障。
  • ⚡ 告别仪表板: 将生产环境的实时指标(CPU、RAM、日志)直接查询到 IDE 聊天中。无需再登录 AWS。
  • 🛡️ 部署前合规扫描: 在部署前,根据企业 DORA 指标和 TIBER-EU 安全策略审计代码库。立即捕获硬编码密钥和危险的 root 容器配置。
  • 🩹 自动修复环境漂移: 检测环境漂移,并在严格的人工参与安全防护下生成 fix.patch 文件。

📦 零配置安装

DeployCheck 旨在通过 NPM 即刻使用。你无需 Docker,也无需编写复杂的配置文件。

🔌 选项 A:“即插即用”(NPX)

只需将此代码片段添加到 IDE 的 MCP 配置设置中(例如 claude_desktop_config.json 或 Cursor 的 MCP 设置):

{
  "mcpServers": {
    "DeployCheck": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@deploycheck/deploycheck-mcp@latest"
      ],
      "env": {
        "DEPLOYCHECK_API_KEY": ""
      }
    }
  }
}

(注意:DEPLOYCHECK_API_KEY 完全可选!如果留空,DeployCheck 会安全地默认使用 Mode。)

🌍 选项 B:全局安装(推荐高级用户)

在你的机器上永久安装 CLI:

npm install -g @deploycheck/deploycheck-mcp

然后配置 IDE,使其直接指向该二进制文件:

{
  "mcpServers": {
    "DeployCheck": {
      "command": "deploycheck-mcp",
      "args": [],
      "env": {}
    }
  }
}

🎮 使用方法

连接后,打开 AI 聊天,并尝试发送以下提示词:

  • “对我的项目运行部署前安全与合规审计。”
  • “将此代码仓库部署到 Vercel。”
  • “我的应用崩溃了。获取实时环境日志,并交叉参照我的 git 历史记录,告诉我原因。”
  • “检查我的 docker-compose 配置是否存在偏离最佳实践的情况。”

欢迎来到 DevOps 的未来。 🚀

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。