ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Teamcity

โดย Daghisรุ่น 2.12.13i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Daghis/teamcity

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server exposing JetBrains TeamCity CI/CD workflows to AI coding assistants

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TEAMCITY_URL, TEAMCITY_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

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-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • TEAMCITY_URL จำเป็น env
    Base URL of your TeamCity server
  • TEAMCITY_TOKEN ความลับ จำเป็น env
    TeamCity personal access token with required permissions
  • MCP_MODE env
    Operational mode: dev (default) or full for elevated administrative tools

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Daghis ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1393 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 99% ของอีก 1393 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1393 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Teamcity ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: TEAMCITY_URL, TEAMCITY_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.12.13) เข้า registry วันนี้

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

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

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

TeamCity MCP Server

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.

Overview

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=full or use runtime mode switching (v2.1.0+). See CHANGELOG.md for details.

Features

🚀 Two Operational Modes
  • Dev Mode (default): Safe CI/CD operations (31 tools, ~14k context tokens)
  • Trigger builds and monitor status
  • Fetch build logs and inspect test failures
  • List projects, configurations, and queue
  • Read parameters and investigate problems
  • Full Mode: Complete infrastructure management (87 tools, ~26k context tokens)
  • All Dev mode features, plus:
  • Create and clone build configurations
  • Manage build steps, triggers, and dependencies
  • Configure VCS roots and agents
  • Full CRUD for parameters (build config, project, and output parameters)
  • Queue management and server administration

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.

🎯 Key Capabilities
  • Trigger and monitor builds, fetch logs, and inspect test failures
  • Token-based authentication to TeamCity; sensitive values redacted in logs
  • Modern architecture: simple, direct implementation with a singleton client
  • Performance-conscious: fast startup with minimal overhead
  • Clean codebase with clear module boundaries

How this compares to JetBrains' official tooling

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:

  • Built-in MCP server — every TeamCity 2026.1+ server (Cloud and On-Premises) exposes an MCP endpoint at /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 CLI](https://github.com/JetBrains/teamcity-cli) — an open-source 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:

  • An MCP server for servers older than 2026.1. If your client speaks only MCP and your TeamCity server predates the built-in endpoint, this still works (TeamCity 2020.1+).
  • Purpose-built MCP tools instead of a REST passthrough. It exposes 87 typed tools (gated by Dev/Full mode), so the agent doesn't need to know REST paths and locators — and it covers operations backed by 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.

Installation

Prerequisites
  • Node.js >= 20.10.0 (LTS versions 20, 22, 24 tested in CI)
  • TeamCity Server 2020.1+ with REST API access
  • TeamCity authentication token
Quick Start
# Clone the repository

git clone https://github.com/Daghis/teamcity-mcp.git cd teamcity-mcp

Install dependencies

npm install

Configure environment

cp .env.example .env

Edit .env with your TeamCity URL and token

Run in development mode

npm run dev

npm Package

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

Or rely on .env in the current directory

npx -y @daghis/teamcity-mcp

Claude Code

  • Add the MCP (relying on .env for configuration):
  • claude mcp add teamcity -- npx -y @daghis/teamcity-mcp
  • With env vars (if not using .env):
  • claude mcp add teamcity -e TEAMCITY_URL="https://teamcity.example.com" -e TEAMCITY_TOKEN="tc_ " -- npx -y @daghis/teamcity-mcp
  • With CLI arguments (recommended for Windows):
  • claude mcp add teamcity -- npx -y @daghis/teamcity-mcp --url "https://teamcity.example.com" --token "tc_ " --mode dev
  • Add -s user to install user-wide instead of project-scoped (default)
  • Context usage (Opus 4.1, estimates):
  • Dev (default): ~14k tokens for MCP tools
  • Full (MCP_MODE=full): ~26k tokens for MCP tools
Windows Users

On 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"] } } }

Configuration

Environment is validated centrally with Zod. Supported variables and defaults:

# Server Configuration

PORT=3000 NODE_ENV=development LOG_LEVEL=info

TeamCity Configuration (aliases supported)

TEAMCITY_URL=https://teamcity.example.com TEAMCITY_TOKEN=your-auth-token

Optional aliases:

TEAMCITY_SERVER_URL=...

TEAMCITY_API_TOKEN=...

MCP Mode (dev or full)

MCP_MODE=dev

Optional advanced TeamCity options (defaults shown)

Connection

TEAMCITY_TIMEOUT=30000

TEAMCITY_MAX_CONCURRENT=10

TEAMCITY_KEEP_ALIVE=true

TEAMCITY_COMPRESSION=true

Extra headers attached to every TeamCity request — useful when TeamCity

sits behind a reverse proxy that gates access on custom headers (e.g.

Cloudflare Zero Trust service tokens). One env var per header; the part

after TEAMCITY_HEADER_ is used verbatim as the HTTP header name.

Example (note the literal hyphens — most shells need quoting):

TEAMCITY_HEADER_CF-Access-Client-Id=

TEAMCITY_HEADER_CF-Access-Client-Secret=

Retry

TEAMCITY_RETRY_ENABLED=true

TEAMCITY_MAX_RETRIES=3

TEAMCITY_RETRY_DELAY=1000

TEAMCITY_MAX_RETRY_DELAY=30000

Pagination

TEAMCITY_PAGE_SIZE=100

TEAMCITY_MAX_PAGE_SIZE=1000

TEAMCITY_AUTO_FETCH_ALL=false

Circuit Breaker

TEAMCITY_CIRCUIT_BREAKER=true

TEAMCITY_CB_FAILURE_THRESHOLD=5

TEAMCITY_CB_RESET_TIMEOUT=60000

TEAMCITY_CB_SUCCESS_THRESHOLD=2

These values are normalized in src/config/index.ts and consumed by src/teamcity/config.ts via helper getters.

Usage Examples

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"

Tool Responses and Pagination
  • Responses: Tools now return consistent MCP content. For list/get operations, the content[0].text contains a JSON string. Example shape: { "items": [...], "pagination": { "page": 1, "pageSize": 100 } } or { "items": [...], "pagination": { "mode": "all", "pageSize": 100, "fetched": 250 } }.
  • Pagination: Most list\_\* tools accept pageSize, maxPages, and all:
  • pageSize controls items per page.
  • all: true fetches multiple pages up to maxPages.
  • Legacy count on list_builds is kept for compatibility but pageSize is preferred.
Validation and Errors
  • Input validation: Tool inputs are validated with Zod schemas; invalid input returns a structured error payload in the response content (JSON string) with success: false and error.code = VALIDATION_ERROR.
  • Error shaping: Errors are formatted consistently via a global handler. In production, messages may be sanitized; sensitive values (e.g., tokens) are redacted in logs.
API Usage
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.ts remain only for compatibility and include placeholder impl

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx