ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้วต้นแบบ · อัปเดตทุก 30 นาที
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

CICD AIops

โดย AIops-toolsรุ่น 0.14.0i★ 0iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.AIops-tools/cicd-aiops

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ ติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ ไม่ต้องใส่คีย์
  • หมวด เครื่องมือนักพัฒนา
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Governed self-managed GitLab + Gitea CI/CD ops: pipelines, runners, artifacts, RCA. 28 tools.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 3/3 · ทำงานบนเครื่องคุณ · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 14 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ Claude AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ CICD AIops ให้ Claude ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี uv ด้วยคำสั่ง uv --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): { "mcpServers": { "cicd-aiops": { "command": "uvx", "args": [ "cicd-aiops" ] } } } 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ไม่ต้องใช้คีย์ 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง uv ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    uv --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น uv … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: uv ไม่มีตัวติดตั้งแบบกดเอง คัดลอกคำสั่งหนึ่งบรรทัดของเครื่องคุณ (macOS หรือ Windows) จากหน้าทางการของ uv ไปวางใน Terminal · ไม่ต้องลง Python แยก uv ดาวน์โหลดให้เองเมื่อต้องใช้

    เปิดหน้าดาวน์โหลด uv ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv

  2. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    {
      "mcpServers": {
        "cicd-aiops": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "cicd-aiops"
          ]
        }
      }
    }
  4. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  5. ลองเลย

    ใช้ CICD AIops บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ CICD AIops หรือมีชื่อเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ CICD AIops ไม่ได้

CICD AIops ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ CICD AIops ได้

  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนา ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ Claude Code AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ CICD AIops ให้ Claude Code ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี uv ด้วยคำสั่ง uv --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): claude mcp add --scope user cicd-aiops -- uvx cicd-aiops 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ไม่ต้องใช้คีย์ 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง uv ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    uv --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น uv … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: uv ไม่มีตัวติดตั้งแบบกดเอง คัดลอกคำสั่งหนึ่งบรรทัดของเครื่องคุณ (macOS หรือ Windows) จากหน้าทางการของ uv ไปวางใน Terminal · ไม่ต้องลง Python แยก uv ดาวน์โหลดให้เองเมื่อต้องใช้

    เปิดหน้าดาวน์โหลด uv ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv

  2. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  3. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --scope user cicd-aiops -- uvx cicd-aiops
  4. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น CICD AIops ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  5. ลองเลย

    ใช้ CICD AIops บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ CICD AIops หรือมีชื่อเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ Cursor AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ CICD AIops ให้ Cursor ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี uv ด้วยคำสั่ง uv --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): { "mcpServers": { "cicd-aiops": { "command": "uvx", "args": [ "cicd-aiops" ] } } } 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ไม่ต้องใช้คีย์ 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง uv ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    uv --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น uv … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: uv ไม่มีตัวติดตั้งแบบกดเอง คัดลอกคำสั่งหนึ่งบรรทัดของเครื่องคุณ (macOS หรือ Windows) จากหน้าทางการของ uv ไปวางใน Terminal · ไม่ต้องลง Python แยก uv ดาวน์โหลดให้เองเมื่อต้องใช้

    เปิดหน้าดาวน์โหลด uv ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  4. ลองเลย

    ใช้ CICD AIops บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ CICD AIops หรือมีชื่อเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ VS Code AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ CICD AIops ให้ VS Code ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี uv ด้วยคำสั่ง uv --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): { "servers": { "cicd-aiops": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "cicd-aiops" ] } } } 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ไม่ต้องใช้คีย์ 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง uv ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    uv --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น uv … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: uv ไม่มีตัวติดตั้งแบบกดเอง คัดลอกคำสั่งหนึ่งบรรทัดของเครื่องคุณ (macOS หรือ Windows) จากหน้าทางการของ uv ไปวางใน Terminal · ไม่ต้องลง Python แยก uv ดาวน์โหลดให้เองเมื่อต้องใช้

    เปิดหน้าดาวน์โหลด uv ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  4. ลองเลย

    ใช้ CICD AIops บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ CICD AIops หรือมีชื่อเครื่องมือของ CICD AIops ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ CICD AIops อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

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"
      ]
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
87/สัปดาห์
การเชื่อมต่อ
รันบนเครื่อง
รุ่นล่าสุดi
0.14.0
ส่งเข้า registryi
30 ต.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
30 ต.ค. 2569
ผู้ทำ
AIops-tools
แพ็กเกจ
pypi: cicd-aiops
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

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

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 16 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AIops-tools ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 17 วันที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ MIT

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

ช่องโหว่ที่เปิดเผยแล้ว (OSV.dev)

ไม่พบรายการใน OSV.dev สำหรับ cicd-aiops@0.14.0

ตรวจเฉพาะตัวแพ็กเกจรุ่นนี้ ไม่ใช่ทุก dependency · ตรวจเมื่อ 15 พ.ย. 2569

เราตรวจอะไรบ้าง → · JSON

ผู้ทำ: ขอให้ตรวจใหม่ หรือแจ้งข้อมูลผิด

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบเพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบเพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5925 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 62% ของอีก 5925 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5925 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

CICD AIops ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 17 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.14.0) เข้า registry 17 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise

ตัวอื่นที่ทำงานคล้ายกัน

หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น ผ่านตัวตรวจคำสั่งแล้ว ตัวทางการขึ้นก่อน แล้วเรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitDiagram

Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.

โดย ahmedkhaleel2004ใช้กันมาก★ 18.9Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · gitdiagram.comทีม PopNx ลองใช้จริงแล้ว

Appllama

Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.

โดย Appllamaใช้กันมาก★ 5.2Kอัปเดต 3 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · appllama.io

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareใช้กันมาก★ 4.5Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · mcp.cloudflare.comทีม PopNx ลองใช้จริงแล้ว

Omnara

Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.

โดย omnara-aiใช้กันมาก★ 3.4Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · omnara.com

Repowise

Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.

โดย repowise-devใช้กันมาก↓ 6.5K/สัปดาห์★ 8.1K ดาวรวมทั้งรีโปอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · repowise.dev
  • GitDiagram — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Appllama — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Cloudflare MCP — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์ · อยู่ในคลังของ Claude
  • Omnara — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Repowise — มีทั้งบนคลาวด์และแบบลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.