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Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Productivity framework for DevOps engineers using AI assistance (Claude Code) while working on PoCs
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"devops-practices": {
"command": "uvx",
"args": [
"devops-practices-mcp",
"-m",
"devops_practices_mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add devops-practices -- uvx devops-practices-mcp -m devops_practices_mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"devops-practices": {
"command": "uvx",
"args": [
"devops-practices-mcp",
"-m",
"devops_practices_mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"devops-practices": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"devops-practices-mcp",
"-m",
"devops_practices_mcp"
]
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto ai-4-devops bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.4.0) kam vor 9 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
mcp-name: io.github.ai-4-devops/devops-practices
Purpose: Productivity framework for DevOps engineers using AI assistance (Claude Code) while working on PoCs.
Type: Model Context Protocol (MCP) Server for Claude Code
Version: 1.4.0
Status: 🎉 Officially Published in the MCP Registry (Published: February 18, 2026)
Published Versions:
34ca572)34ca572)Who is this for? DevOps engineers using Claude Code (VS Code plugin) for PoC development.
What it does: Provides structure (TRACKER, ISSUES, docs, SoPs) so you can focus on building without worrying about documentation overhead.
What it's NOT: Not a DevOps tutorial - it's a productivity framework for AI-assisted development.
Solves the CLAUDE.md Bloat Problem
Tired of maintaining massive CLAUDE.md files (1000+ lines) across multiple projects? This MCP centralizes reusable DevOps instructions for engineers working on multiple PoCs, eliminating repeated instructions across projects and folders.
The Problem:
The Solution:
What you get (structure, not knowledge):
When searching "devops" in the MCP Registry (as of February 2026), this is the only result. While other MCPs focus on:
This MCP provides:
What makes it different:
Perfect for: DevOps engineers using Claude Code (VS Code plugin) to build PoCs and conduct R&D with AI assistance.
No server management required:
Configuration Options:
You can configure the MCP server globally (all projects) or per-project:
Option 1: Global Configuration (~/.claude.json)
{
"mcpServers": { "devops-practices": { "command": "python3", "args": ["-u", "~/.mcp-servers/devops-practices/mcp-server.py"], "env": {"PYTHONUNBUFFERED": "1"} } } }
Option 2: Project-Level Configuration (.mcp.json in project root)
{
"mcpServers": { "devops-practices": { "command": "python3", "args": ["-u", "~/.mcp-servers/devops-practices/mcp-server.py"], "env": {"PYTHONUNBUFFERED": "1"} } } }
Setup Steps:
~/.claude.json (global) or .mcp.json (per-project)Note: The -u flag and PYTHONUNBUFFERED ensure real-time logging for debugging.
This MCP server provides shared DevOps practices that are common across infrastructure projects:
Organized using GG-SS prefix pattern (Group-Sequence) for better discoverability:
Naming Pattern: GG-SS-practice-name
03-02-air-gapped-workflow = Group 03, Sequence 02Group Legend:
git mv, commit conventions, backup protocols, GitLab Flowdevops-practices-mcp/
├── README.md # This file ├── mcp-server.py # MCP server implementation ├── requirements.txt # Python dependencies ├── .github/workflows/ci.yml # GitHub Actions pipeline ├── health-check.sh # Health validation script ├── practices/ # Shared practice documents (11 files, GG-SS organized) │ ├── 01-01-session-continuity.md │ ├── 01-02-task-tracking.md │ ├── 01-03-efficiency-guidelines.md │ ├── 02-01-git-practices.md │ ├── 02-02-issue-tracking.md # 🆕 Advanced: In-repo issue tracking │ ├── 03-01-configuration-management.md │ ├── 03-02-air-gapped-workflow.md │ ├── 03-03-standard-workflow.md │ ├── 04-01-documentation-standards.md │ ├── 04-02-readme-maintenance.md │ └── 04-03-runbook-documentation.md ├── templates/ # File templates (7 files) │ ├── TRACKER-template.md │ ├── CURRENT-STATE-template.md │ ├── CLAUDE-template.md │ ├── RUNBOOK-template.md │ ├── ISSUE-TEMPLATE.md # 🆕 Individual issue template │ ├── ISSUES.md # 🆕 Issue index with dashboard │ └── issues-README.md # 🆕 Issue system guide ├── tools/ # Automation tools 🆕 │ └── issue-manager.sh # CLI for managing issues └── config/ # MCP configuration └── mcp-config.json # Server configuration
The MCP server provides 5 tools for Claude to query practices and templates:
| Tool | Description | Example |
|---|---|---|
list_practices | List all available practices | Returns list of 10 practices |
get_practice | Get practice content by name | get_practice("01-02-task-tracking") |
list_templates | List all available templates | Returns list of 4 templates |
get_template | Get template content by name | get_template("TRACKER-template") |
render_template | Render template with variable substitution | render_template("TRACKER-template", {"PROJECT_NAME": "my-project"}) |
Templates support ${VARIABLE} placeholders that are automatically substituted:
Auto-provided variables:
${DATE} - Current date (YYYY-MM-DD format)${TIMESTAMP} - UTC timestamp (YYYYMMDDTHHMMz format)${USER} - Current system user${YEAR} - Current yearCustom variables: Pass any additional variables when rendering:
render_template("RUNBOOK-template", {
"SESSION_NUMBER": "1", "TITLE": "Kafka Deployment", "CLUSTER_NAME": "example-eks-uat", "OBJECTIVE_DESCRIPTION": "Deploy Kafka cluster to UAT" })
All ${...} placeholders in the template are replaced with provided values.
This repository includes a GitHub Actions pipeline (.github/workflows/ci.yml) that automatically validates changes:
On every merge request and commit to main/develop:
Check pipeline status in GitHub:
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo