GitDiagram
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ
Governed self-managed GitLab + Gitea CI/CD ops: pipelines, runners, artifacts, RCA. 28 tools.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
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 ขึ้นจริงข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป
ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter
uv --versionMac: 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
ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version
ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"cicd-aiops": {
"command": "uvx",
"args": [
"cicd-aiops"
]
}
}
}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
ก · ใช้แอปที่ต่อ CICD AIops ได้
ข · ตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนา ที่ต่อกับ ChatGPT ได้
เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์
ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน
ต้องลง Python (uv) ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
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 ขึ้นจริงข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป
ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter
uv --versionMac: 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
ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version
ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv
Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell
claude mcp add --scope user cicd-aiops -- uvx cicd-aiopsต้องเห็น CICD AIops ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว
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)
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 ขึ้นจริงข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป
ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter
uv --versionMac: 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
ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version
ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv
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)
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 ขึ้นจริงข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป
ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter
uv --versionMac: 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
ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: uv --version
ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ uv
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
Claude Code
claude mcp add --scope user cicd-aiops -- uvx cicd-aiopsClaude 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
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 16 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AIops-tools ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
มีการแก้โค้ดล่าสุด 17 วันที่ผ่านมา
ใช้ MIT
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ไม่พบรายการใน OSV.dev สำหรับ cicd-aiops@0.14.0
ตรวจเฉพาะตัวแพ็กเกจรุ่นนี้ ไม่ใช่ทุก dependency · ตรวจเมื่อ 15 พ.ย. 2569
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 17 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.14.0) เข้า registry 17 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitDiagram, Appllama, Cloudflare MCP, Omnara, Repowise
หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น ผ่านตัวตรวจคำสั่งแล้ว ตัวทางการขึ้นก่อน แล้วเรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Architecture diagrams, explanations and Mermaid source for public GitHub repositories.
Study screens, flows and paywalls from top-earning iOS apps, then build from what wins.
Cloudflare MCP servers
Deploy durable AI agents with Omnara, an open-source managed-agent platform.
Codebase intelligence for AI coding agents: graph, git history, docs, decisions, code health.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Audit availability: Real writes require a committed
pendingaudit 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 doctoris 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).
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.
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.
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.
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.
| Surface | GitLab (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.
delete_artifacts --dry-run.All four are transparent heuristics: thresholds are named parameters and every flag carries its numbers.
Every MCP tool and every CLI write runs through the vendored harness in cicd_aiops/governance/. It records; it does not authorize (see above).
~/.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.CICD_RUNAWAY_MAX=0; optional hard ceilings via CICD_MAX_TOOL_CALLS / CICD_MAX_TOOL_SECONDS.~/.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_level (reads low; mutating writes medium; delete_artifacts high); it gates nothing.dry_run=True (MCP) / --dry-run (CLI) and previews without calling the server.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).
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_BYaudit annotation) must be set in theenvblock
above, not in
~/.zshrc.
Alternatively: cicd-aiops mcp (same server, CLI entry point).
~/.cicd-aiops/config.yaml (the wizard writes this):
targets:
The token for each target is stored encrypted under the target's name. Relocate all state (config, audit, undo, secrets) with CICD_AIOPS_HOME.
uv sync
uv run pytest -q uv run ruff check .
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.
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.