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GitLab-MCP-Server

GitLab-MCP-Server

本地服务
github.com/owayo版本控制148 周前更新

关于 GitLab-MCP-Server

GitLab-MCP-Server 是连接 GitLab 与 AI 助手的 MCP 服务,可读取当前分支相关的流水线失败信息和合并请求内容,供故障排查与代码审查使用。

主要功能

  1. 01获取失败流水线任务日志
  2. 02读取未解决的 MR 指摘
  3. 03比较 MR 与本地工作区差异

适用场景

  1. 01根据失败任务日志排查构建问题
  2. 02处理 MR 中尚未解决的指摘
  3. 03审查包含未提交修改的本地差异

MCP 相关

该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 GitLab 流水线失败日志、MR 未解决指摘及变更差异的工具。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

来自项目 README

GitLab-MCP-Server

GitLabとの連携機能を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。GitLabの特定のプロジェクトからパイプラインの失敗情報やマージリクエストへの指摘事項を取得し、AIアシスタントに提供します。

概要

このMCPサーバーは、GitLabのAPIを利用して以下の情報をAIアシスタントに提供します:

  1. GitLabパイプラインで失敗したジョブのコンソール出力
  2. GitLab MRへの未解決の指摘事項(コメント)
  3. GitLab MRの変更内容(ローカルリポジトリの現在の状態との差分)

MCPの機能を使用することで、AIアシスタントはGitLabの情報を直接取得し、より的確な支援を提供できます。

インストール

# uvのインストール
$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

$ cd /path/to/this-mcp-server
# ライブラリのインストール
$ uv sync

準備

GitLabのアクセストークンが必要です。 アクセストークンはGitLabの設定→アクセストークンにて発行してください。 発行する際、read_api にチェックを入れてください。

機能

1. パイプラインの失敗情報を取得して修正 (get_pipeline_failed_jobs)

GitLabパイプラインで失敗したジョブのコンソール出力を取得します。 取得した情報をもとにAIアシスタントによる修正が行われます。

出力:

  • 失敗したジョブのコンソール出力(ジョブ名、ステータス、詳細なログを含む)
2. MRの指摘事項を取得して修正 (get_review_comments)

GitLab MRの未解決の指摘事項(コメント)を取得して対応します。 解決済みのコメントやファイルに紐づいていないコメントは除外されます。

出力:

  • MRへの未解決かつファイルに紐づいている指摘事項(コメント者、時間、コメント内容、ファイル位置情報などを含む)
3. MRの変更内容を取得してレビュー (get_review_changes)

GitLab MRのベースコミット(base_sha)から現在のローカルリポジトリの状態までの差分を取得します。 リモートの差分ではなく、ローカルの最新状態(作業中の未コミット変更を含む)との差分を取得できます。 取得した差分でレビューが行われます。

出力:

  • MRのベースコミットから現在のローカル状態までの変更内容(各ファイルの変更タイプと差分)

AIアシスタントとの連携

AIアシスタント(Claude等)は、このMCPサーバーに対して以下の関数を呼び出すことができます:

  • get_pipeline_failed_jobs(): パイプラインの失敗情報取得
  • get_review_comments(): MRの指摘事項取得
  • get_review_changes(): MRの変更内容取得

これらの関数は、現在のブランチに関連するMRの情報を自動的に取得します。

Claude for Desktopでの設定

claude_desktop_config.json に以下の設定を追加してください:

{
    "mcpServers": {
        "gitlab-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/this-mcp-server",
                "run",
                "main.py"
            ],
            "env": {
                "GITLAB_URL": "your_gitlab_url",
                "GITLAB_PROJECT_NAME": "gitlab_project_name",
                "GITLAB_API_KEY": "your_gitlab_api_key",
                "GIT_REPO_PATH": "/path/to/git/repo"
            }
        }
    }
}

Cursorでの設定

プロジェクトルートの .cursor/mcp.json に以下の設定を追加してください:

{
    "mcpServers": {
        "gitlab-mcp": {
            "command": "env",
            "args": [
                "GITLAB_URL=your_gitlab_url",
                "GITLAB_PROJECT_NAME=gitlab_project_name",
                "GITLAB_API_KEY=your_gitlab_api_key",
                "GIT_REPO_PATH=/path/to/git/repo",
                "uv",
                "--directory",
                "/path/to/this-mcp-server",
                "run",
                "main.py"
            ]
        }
    }
}

注意:上記の設定例で、以下の値を適切に置き換えてください:

  • your_gitlab_api_key: GitLab APIのアクセストークン
  • /path/to/git/repo: ローカルGitリポジトリの絶対パス
  • /path/to/this-mcp-server: このMCPサーバーのディレクトリの絶対パス

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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。