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MCP Jenkins Server

MCP Jenkins Server

本地服务
github.com/lieee1995云与基础设施082 周前更新

关于 MCP Jenkins Server

MCP Jenkins Server 通过工具将 Jenkins 接入 MCP 客户端,可查看任务和构建、读取控制台输出、管理视图并触发指定构建,适合通过 MCP 执行 Jenkins 操作。

主要功能

  1. 01获取 Jenkins 服务信息
  2. 02列出并检查任务
  3. 03查看构建详情和控制台输出
  4. 04列出 Jenkins 视图
  5. 05触发 LLM_Demo 构建

适用场景

  1. 01查看 Jenkins 任务和构建状态
  2. 02读取构建控制台输出
  3. 03列出 Jenkins 视图
  4. 04传入用户名参数触发 LLM_Demo 任务

MCP 相关

该 MCP 服务向 MCP 客户端提供 Jenkins 信息、任务、构建、视图及触发构建的工具。

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

MCP Jenkins 服务

一个提供 Jenkins 集成工具的模型上下文协议(MCP)服务。

功能

  • 获取 Jenkins 服务信息
  • 列出并检查 Jenkins 任务
  • 获取构建信息和控制台输出
  • 管理 Jenkins 视图
  • 触发指定任务的构建

要求

  • Python 3.10+
  • 可通过 API 访问的 Jenkins 服务
  • 用于身份验证的 Jenkins API 令牌

安装

  1. 克隆此仓库
  2. 安装依赖项:
    pip install -r requirements.txt
    

配置

创建一个 .env 文件并填写 Jenkins 凭据:

JENKINS_URL=https://your-jenkins-server
JENKINS_USER=your-username
JENKINS_TOKEN=your-api-token

CLI 配置

若要将此 MCP 服务添加到 CLI,请使用以下配置:

{
  "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": []
    }
  }
}

可用工具

此 MCP 服务提供以下工具:

get_jenkins_info

获取 Jenkins 服务信息

list_jobs

列出所有 Jenkins 任务

get_job_info

获取指定任务的信息

  • 参数:
    • job_name:要检查的任务名称
get_build_info

获取指定构建的信息

  • 参数:
    • job_name:任务名称
    • build_number:要检查的构建编号
get_build_console_output

获取指定构建的控制台输出

  • 参数:
    • job_name:任务名称
    • build_number:要检查的构建编号
get_views

列出所有 Jenkins 视图

trriger_llm_demo_job_build

触发 "LLM_Demo" 任务的构建

  • 参数:
    • user:要作为构建参数传入的用户名

使用示例

from mcp.client import Client

client = Client("http://localhost:8000")  # MCP server URL
response = client.call_tool("list_jobs")
print(response)

许可证

MIT

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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。