Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

CICD AIops

von AIops-toolsVersion 0.14.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.AIops-tools/cicd-aiops

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Entwicklertools

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cicd-aiops -- uvx cicd-aiops

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto AIops-tools bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1392 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 83 % der anderen 1392 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1392 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist CICD AIops sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.14.0) kam vor 8 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

von github

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

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 15 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

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.

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