GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server exposing JetBrains TeamCity CI/CD workflows to AI coding assistants
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
TEAMCITY_URL, TEAMCITY_TOKEN, MCP_MODEค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"teamcity": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@daghis/teamcity-mcp"
],
"env": {
"TEAMCITY_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"TEAMCITY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add teamcity --env TEAMCITY_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env TEAMCITY_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_MODE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @daghis/teamcity-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"teamcity": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@daghis/teamcity-mcp"
],
"env": {
"TEAMCITY_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"TEAMCITY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"teamcity": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@daghis/teamcity-mcp"
],
"env": {
"TEAMCITY_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"TEAMCITY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
MCP_MODE envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Daghis ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TEAMCITY_URL, TEAMCITY_TOKEN
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.12.13) เข้า registry วันนี้
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A Model Control Protocol (MCP) server that bridges AI coding assistants with JetBrains TeamCity CI/CD server, exposing TeamCity operations as MCP tools.
[!NOTE]
Project status (October 2026): stable, low-key maintenance. This does what it set out to do and is no longer under active development. It still works and stays installable; issues and PRs may get slow or no response, and security fixes are best-effort.
JetBrains now ships official AI integration for TeamCity — an MCP server built into TeamCity 2026.1+ and the TeamCity CLI with an installable agent skill — which is the better default for most workflows. See _How this compares to JetBrains' official tooling_ below before adopting.
The TeamCity MCP Server allows developers using AI-powered coding assistants (Claude Code, Cursor, Windsurf) to interact with TeamCity directly from their development environment via MCP tools.
Upgrading from 1.x? Version 2.0.0 moved 15 tools from Dev to Full mode, including queue management, agent compatibility checks, and server health monitoring. If you relied on these tools in Dev mode, switch to
MCP_MODE=fullor use runtime mode switching (v2.1.0+). See CHANGELOG.md for details.
Runtime Mode Switching (v2.1.0+): Switch between modes at runtime using the get_mcp_mode and set_mcp_mode tools—no restart required. MCP clients that support notifications will see the tool list update automatically.
See the Tools Mode Matrix for the complete list of 87 tools and their availability by mode.
As of October 2026 (TeamCity 2026.2, TeamCity CLI 1.6), JetBrains ships two first-party paths for AI agents, both generally available and officially supported:
/app/mcp, so there's nothing to install. It's a deliberately small toolset: build logs, generic REST API GET/POST passthrough tools, and (since 2026.2) pipeline tools. By default it runs in a safe mode where the agent can read and queue personal builds; an opt-in "brave mode" lets it send arbitrary REST POST requests and edit or delete pipelines. Since 2026.2 you can also sign in with OAuth instead of pasting an access token.teamcity command (TeamCity 2020.1+) with an installable agent skill (teamcity skill install) for Claude Code, Cursor, and other agents. It covers runs, logs, tests, the queue, agents, pools, projects, VCS roots, parameters, and pipelines, falls back to raw REST access via teamcity api, and has a read-only mode (TEAMCITY_RO=1). JetBrains' own docs describe it as the broader of the two options.teamcity-mcp predates that tooling and overlaps with it heavily. The official tooling is the better default today. What teamcity-mcp still offers is narrower than it used to be:
PUT/DELETE (such as enabling agents or deleting parameters), which the built-in MCP's generic GET/POST tools don't reach.JetBrains' tooling is evolving quickly, so rather than pin down a feature-by-feature comparison here (it would go stale fast), check the current docs and pick what fits:
If you're comfortable with JetBrains' CLI, you may not need this project at all. It stays MIT-licensed and installable for whatever the built-ins don't yet reach — fork it if you want to take it further yourself.
# Clone the repository
git clone https://github.com/Daghis/teamcity-mcp.git cd teamcity-mcp
npm install
cp .env.example .env
npm run dev
Run the MCP server via npx (requires Node 20.x). Set your TeamCity environment variables inline or via a .env in the working directory.
# One-off run (inline envs)
TEAMCITY_URL="https://teamcity.example.com" \ TEAMCITY_TOKEN=" " \ MCP_MODE=dev \ npx -y @daghis/teamcity-mcp
npx -y @daghis/teamcity-mcp
.env for configuration):claude mcp add teamcity -- npx -y @daghis/teamcity-mcpclaude mcp add teamcity -e TEAMCITY_URL="https://teamcity.example.com" -e TEAMCITY_TOKEN="tc_ " -- npx -y @daghis/teamcity-mcpclaude mcp add teamcity -- npx -y @daghis/teamcity-mcp --url "https://teamcity.example.com" --token "tc_ " --mode dev-s user to install user-wide instead of project-scoped (default)MCP_MODE=full): ~26k tokens for MCP toolsOn Windows, Claude Code's MCP configuration may not properly merge environment variables. Use CLI arguments as a workaround:
{
"mcpServers": { "teamcity": { "command": "npx", "args": [ "-y", "@daghis/teamcity-mcp", "--url", "https://teamcity.example.com", "--token", "YOUR_TOKEN" ] } } }
Or use a config file for better security (token not visible in process list):
{
"mcpServers": { "teamcity": { "command": "npx", "args": ["-y", "@daghis/teamcity-mcp", "--config", "C:\\path\\to\\teamcity.env"] } } }
Environment is validated centrally with Zod. Supported variables and defaults:
# Server Configuration
PORT=3000 NODE_ENV=development LOG_LEVEL=info
TEAMCITY_URL=https://teamcity.example.com TEAMCITY_TOKEN=your-auth-token
MCP_MODE=dev
TEAMCITY_HEADER_ is used verbatim as the HTTP header name.
These values are normalized in src/config/index.ts and consumed by src/teamcity/config.ts via helper getters.
Once integrated with your AI coding assistant:
"Build the frontend on feature branch"
"Why did last night's tests fail?" "Deploy staging with the latest build" "Create a new build config for the mobile app"
content[0].text contains a JSON string. Example shape: { "items": [...], "pagination": { "page": 1, "pageSize": 100 } } or { "items": [...], "pagination": { "mode": "all", "pageSize": 100, "fetched": 250 } }.pageSize, maxPages, and all:pageSize controls items per page.all: true fetches multiple pages up to maxPages.count on list_builds is kept for compatibility but pageSize is preferred.success: false and error.code = VALIDATION_ERROR.import { TeamCityAPI } from '@/api-client';
// Get the API client instance const api = TeamCityAPI.getInstance();
// List projects const projects = await api.listProjects();
// Get build status const build = await api.getBuild('BuildId123');
// Trigger a new build const newBuild = await api.triggerBuild('BuildConfigId', { branchName: 'main', });
Note: The legacy helpers exported from
src/teamcity/index.tsremain only for compatibility and include placeholder impl
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo