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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

CICD AIops

作者:AIops-toolsバージョン 0.14.0i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.AIops-tools/cicd-aiops

インストール方法

What it does

Governed self-managed GitLab + Gitea CI/CD ops: pipelines, runners, artifacts, RCA. 28 tools.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "cicd-aiops": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "cicd-aiops"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    CICD AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が CICD AIops を使っていると言うか、回答に CICD AIops のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ CICD AIops につなげません

CICD AIops はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · CICD AIops につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · 開発者ツール の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user cicd-aiops -- uvx cicd-aiops
  4. Claude Code で /mcp と入力

    CICD AIops が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    CICD AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が CICD AIops を使っていると言うか、回答に CICD AIops のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    CICD AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が CICD AIops を使っていると言うか、回答に CICD AIops のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    CICD AIops を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が CICD AIops を使っていると言うか、回答に CICD AIops のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?CICD AIops を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user cicd-aiops -- uvx cicd-aiops

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "cicd-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cicd-aiops"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "cicd-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cicd-aiops"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "cicd-aiops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cicd-aiops"
      ]
    }
  }
}

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
87/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.14.0
レジストリ公開日i
2026年10月30日
コードの最終更新i
2026年10月30日
作者
AIops-tools
パッケージ
pypi: cicd-aiops
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月14日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AIops-tools で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:15 日前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    MITを使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

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ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5882件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5882件のうち63%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5882件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

CICD AIopsは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は15 日前、最新バージョン(0.14.0)がレジストリに届いたのは15 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

同じカテゴリのほかの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

作者:morluto広く使われている↓ 38.9万/週★ 45.8万一昨日更新

パソコンで動く

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github広く使われている★ 3.4万11 日前更新

パソコンでもクラウドでも

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

CICD AIops

Audit availability: Real writes require a committed pending audit row and stop before contacting the platform if storage is unavailable. Reads and previews may continue with a warning; new audit rows store outcome summaries rather than full responses.

Governed AI-ops for self-managed GitLab and self-hosted Gitea.

cicd-aiops is for the team running its *own* CI/CD forge — a GitLab instance or a Gitea server on your hardware, in your lab, behind your VPN — who want an AI agent that can answer "why did the pipeline fail?", "which runner is wedged?", "where did 40 GB of artifact storage go?" and "what work went stale?" and then act (retry, cancel, pause, delete, protect) only through an audited, budgeted, risk-tiered, undo-recorded governance harness. It is not a SaaS integration: it speaks the GitLab REST API v4 and the Gitea API v1 directly against your server, with credentials encrypted at rest.

Verification status: modelled from each project's public API docs and

exercised against mocked HTTP responses; there is no recorded end-to-end run

against a live server yet. cicd-aiops doctor is the fastest live check —

see docs/VERIFICATION.md.

Routing: Do NOT use this for Kubernetes deploy state — use k8s-aiops.

This tool ends at the CI/CD server's API (pipelines, runners, artifacts,

repo hygiene).

What this tool does, and does not, decide

It delivers CI/CD operations — reads and writes — accurately and efficiently, and records every one of them. It does not decide whether a write is allowed to happen. That is the agent's judgement, or the permission of the token you connect it with: give it a GitLab/Gitea access token without write scope and the writes fail at the server — the place that actually owns the permission.

So there is no read-only switch, no policy file, no approval gate to configure. The one thing the tool guarantees is that nothing is silent: every call, over MCP and over the CLI alike, lands an audit row in ~/.cicd-aiops/audit.db, and destructive writes still capture their before-state and record an inverse where one exists.

Each tool declares a risk_level, kept in agreement with its [READ]/[WRITE]

documentation tag by a test, and carried into the audit row as a descriptive

tier — so a reviewer can see at a glance that a row was a high-risk delete. It

is a label, not a gate.

Running a smaller / local model? See agent-guardrails.md — it lists the guardrails this tool enforces for you (so you don't spend prompt budget restating them) and gives a ready-made system prompt for what's left.

Quick start

As a Claude Code plugin

One install gives an agent both the skill and the MCP server:

/plugin marketplace add AIops-tools/marketplace

/plugin install cicd-aiops@aiops-tools

The MCP server is fetched with uv and pinned to the package version this plugin declares, so an audit row can be traced back to the code that wrote it. Credentials are still configured with cicd-aiops init — see below.

As an OpenClaw plugin

The same bundle is published on ClawHub, where one install delivers the skill and its MCP server together:

openclaw plugins install clawhub:@zw008/cicd-aiops

openclaw skills info cicd-aiops # expect: Visible to model: yes

Restart the OpenClaw gateway afterwards so it loads the plugin. The MCP server is fetched with uv, pinned to this exact release, so uvx has to be on PATH — without it the skill still installs but reports Visible to model: no. Credentials are configured exactly as below.

As a CLI or standalone MCP server
uv tool install cicd-aiops        # or: pip install cicd-aiops

cicd-aiops init # wizard: base URL + token (encrypted) + TLS verify cicd-aiops doctor # connectivity + token-scope probe per target cicd-aiops overview # version, identity, projects, runners at a glance

Then the interesting parts:

cicd-aiops rca pipelines dev/api        # classify recent failed pipelines

cicd-aiops rca runners # offline/stale runners, tag saturation cicd-aiops rca storage # artifact/repo bloat, reclaimable bytes cicd-aiops rca stale dev/api # stale MRs/branches, protection gaps

cicd-aiops pipelines retry dev/api 42 --dry-run cicd-aiops artifacts delete dev/api --older-than-days 30 --dry-run

Every write has --dry-run and a double confirmation, and executes through the same governed path the MCP tools use — so CLI writes are audited too.

Support scope

SurfaceGitLab (REST v4, self-managed)Gitea (API v1, self-hosted)
Server version + token identity✅✅
Projects + storage statistics✅ (statistics=true)✅ (repo size)
Pipelines / runs, jobs, trace tails✅✅ (Actions runs/jobs/logs)
Runner fleet (list/detail)✅❌ teaching error (no API v1 equivalent)
Merge/pull requests, branches, protection, releases✅✅
Artifact inventory✅ (via jobs)✅ (Actions artifacts)
retry_pipeline / cancel_pipeline✅❌ teaching error
pause_runner / resume_runner✅❌ teaching error
delete_artifacts✅❌ teaching error
update_branch_protection✅✅

Where a platform lacks a surface, the platform registry raises a *teaching error* naming the resources that are available — the agent learns instead of hitting a mystery 404. GitLab.com / Gitea Cloud SaaS accounts are out of scope by design: this tool targets self-managed instances.

Flagship analyses (the reason this tool exists)

  1. `pipeline_failure_rca` — pulls recent failed pipelines with failed-job trace tails and classifies each failure: *test-failure / dependency-network / runner-timeout / oom / script-error*, with the matched evidence, a cause, and an action per pipeline.
  2. `runner_health_rca` — offline/stale/paused runners (contact-age threshold), jobs queued past a threshold, and per-tag saturation (queued jobs vs online runners).
  3. `artifact_storage_bloat_analysis` — projects ranked by repo + artifact bytes, expired-but-kept artifacts, and a reclaimable-bytes estimate that feeds straight into delete_artifacts --dry-run.
  4. `stale_work_audit` — merge/pull requests idle past N days, branches with no commits for N days, and protection gaps (unprotected default branch, force-push allowed).

All four are transparent heuristics: thresholds are named parameters and every flag carries its numbers.

Governance (built in, always on)

Every MCP tool and every CLI write runs through the vendored harness in cicd_aiops/governance/. It records; it does not authorize (see above).

  • Audit — every call (params, outcome summary, status, duration, risk tier, and any operator-supplied approver/rationale) is logged to ~/.cicd-aiops/audit.db (relocatable via CICD_AIOPS_HOME). The CLI writes the same row the MCP path does — there is no unaudited entry point.
  • Runaway guard — a safety backstop, not an authorization gate: the same call hammered in a tight loop trips a circuit breaker so a stuck agent can't burn unbounded calls/time. Disable with CICD_RUNAWAY_MAX=0; optional hard ceilings via CICD_MAX_TOOL_CALLS / CICD_MAX_TOOL_SECONDS.
  • Undo — reversible writes record a replayable inverse in ~/.cicd-aiops/undo.db, built from the *fetched* before-state: pause_runner ⇄ resume_runner, and update_branch_protection replays the prior settings. Irreversible writes (retry_pipeline, cancel_pipeline, delete_artifacts) record priorState (status / bytes+count) instead.
  • Risk tier — a descriptive label on the audit row derived from risk_level (reads low; mutating writes medium; delete_artifacts high); it gates nothing.
  • Dry-run everywhere — every write takes dry_run=True (MCP) / --dry-run (CLI) and previews without calling the server.
  • Sanitize — all server-returned text is folded through an injection-safe normaliser (bounded strings, capped depth) before an agent sees it; all path parameters are percent-encoded so an identifier can never rewrite a URL.
Secrets

Tokens live in ~/.cicd-aiops/secrets.enc — Fernet-encrypted, key derived from a master password via scrypt. Never plaintext on disk. Set CICD_AIOPS_MASTER_PASSWORD for non-interactive/MCP use, and manage with cicd-aiops secret set|list|remove|migrate. TLS verification defaults ON (the init wizard asks before turning it off for lab certs).

MCP server

26 governed tools (20 reads incl. the four flagship analyses, 6 writes).

{

"mcpServers": { "cicd-aiops": { "command": "uvx", "args": ["--from", "cicd-aiops", "cicd-aiops-mcp"], "env": { "CICD_AIOPS_MASTER_PASSWORD": "your-master-password" } } } }

Env-block caveat: MCP clients launch the server with a *minimal*

environment — your shell profile is not sourced. Anything the server needs

(CICD_AIOPS_MASTER_PASSWORD, CICD_AIOPS_HOME, and any optional

CICD_AUDIT_APPROVED_BY audit annotation) must be set in the env block

above, not in ~/.zshrc.

Alternatively: cicd-aiops mcp (same server, CLI entry point).

Configuration

~/.cicd-aiops/config.yaml (the wizard writes this):

targets:
  • name: gl1 platform: gitlab # or: gitea base_url: https://git.example.com verify_ssl: true # default ON; set false only for lab certs

The token for each target is stored encrypted under the target's name. Relocate all state (config, audit, undo, secrets) with CICD_AIOPS_HOME.

Development

uv sync

uv run pytest -q uv run ruff check .

缺功能?

缺功能提 issue/PR 欢迎留言 — if a GitLab/Gitea surface you need is missing (runner administration on newer Gitea, per-job retry, scheduled pipelines, group-level rollups…), open an issue or PR at https://github.com/AIops-tools/CICD-AIops. The platform registry is designed so a new resource is one path-map entry, not a refactor.

License

MIT. GitLab is a trademark of GitLab Inc.; Gitea is a trademark of its project owners. This project is independent and not affiliated with either.