프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. Google로 로그인하면 리뷰를 쓸 수 있어요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

CICD AIops

제작자: AIops-tools버전 0.14.0i★ 0i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.AIops-tools/cicd-aiops

설치 방법

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 개발자 도구

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요

먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?

쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.

Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. 이 설정을 붙여 넣고 저장

    {
      "mcpServers": {
        "cicd-aiops": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "cicd-aiops"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude를 끄고 다시 열기

  5. 해 보기

    CICD AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude가 CICD AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 CICD AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

ChatGPT는 아직 CICD AIops에 연결할 수 없어요

CICD AIops는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요

대신 이렇게 할 수 있어요

A · CICD AIops에 연결되는 앱 쓰기

  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
  • 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버

같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요

Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 터미널 열기

    Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기

  3. 이 명령을 붙여 넣고 Enter

    claude mcp add cicd-aiops -- uvx cicd-aiops
  4. Claude Code에서 /mcp 입력

    CICD AIops이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요

  5. 해 보기

    CICD AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Claude Code가 CICD AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 CICD AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 Cursor 열기

    Cursor에서 열기

    Cursor가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    CICD AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ Cursor가 CICD AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 CICD AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요

먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)

  1. Python (uv) 설치

    한 번만 하면 Python (uv)가 필요한 모든 서버에 쓸 수 있어요

    Python (uv) 다운로드 페이지 열기 ↗

  2. 이 버튼으로 VS Code 열기

    VS Code에서 열기

    VS Code가 설치를 확인하면 Install을 누르세요

  3. VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기

  4. 해 보기

    CICD AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐

    ✓ VS Code가 CICD AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 CICD AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요

메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요

Windsurf, Zed, Gemini CLI 같은 다른 MCP 앱은 추가 방법이 저마다 달라요. 앱 목록에서 확인하세요

MCP를 쓰는 앱 모두 보기 →

JSON 설정은 아래 “개발자용”에 있어요

막혔나요? CICD AIops을 쓰는 사람에게 물어보세요💬 토론 →
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정

컴퓨터에 설치

Claude Code

claude mcp add 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"
      ]
    }
  }
}

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

한눈에 보기

주간 다운로드i
87/주
연결 방식
내 컴퓨터에서 실행
최신 버전i
0.14.0
카테고리i
개발자 도구
레지스트리 공개i
2026년 10월 30일
코드 마지막 변경i
2026년 10월 30일
제작자
AIops-tools
패키지
pypi: cicd-aiops
레지스트리 상태
활성

어떤 앱에서 쓸 수 있나요

이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.

내 컴퓨터에서 실행하는 앱

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

모든 앱과 장단점 →

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 11일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 AIops-tools 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • ✓ 통과

    계속 관리되고 있음

    코드 마지막 변경: 12일 전

  • ✓ 통과

    라이선스 있음

    MIT 사용

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

토론

질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.

아직 글이 없어요. 처음으로 질문하거나 공유해 보세요.

이곳의 글은 사용자가 쓴 것으로, PopNx 팀의 글이 아니에요.

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개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5756개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5756개 중 66%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5756개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

CICD AIops, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 12일 전 변경됐고, 최신 버전(0.14.0)은 12일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: REA, Netdata, Front-End Checklist

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

REA

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

제작자: morluto널리 사용됨↓ 38.9만/주★ 44.8만17일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Netdata

Real-time infrastructure monitoring with metrics, logs, alerts, and ML-based anomaly detection.

제작자: netdata널리 사용됨★ 8.1만7일 전 업데이트

클라우드에서 실행

Front-End Checklist

Review frontend code and live pages against 386 quality-gated web development rules.

제작자: thedaviddias널리 사용됨★ 7.5만37일 전 업데이트

클라우드에서 실행

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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.