CircleCI MCPサーバー

AIアシスタントをCircleCIのデータに接続し、自然言語を使って失敗のデバッグ、テスト結果の分析、パイプラインの改善を行えます。

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AIツールのためのCI/CDコンテキスト

CircleCI MCPサーバーは、Cursor、Claude Code、WindsurfなどのAIツールでビルドシステムを理解できるようにします。これはModel Context Protocol（MCP）という軽量標準に基づいており、LLM搭載エージェントが外部システムから構造化データを取得できるようになっています。

CircleCI MCPサーバーに接続することで、エージェントは以下の場所をリアルタイムで可視化できます:

ログの構築と出力のテスト
パイプラインの状況
最近の設定変更
ワークフローパフォーマンス指標

つまり、ジョブログやダッシュボードのUIを掘り下げる代わりに、質問

why did my last build fail?

で問題を解決するためのすべての背景情報を得ることができ、ペースを止めずに進めることができます。

ビルドデータを行動に移す

インストール後、MCPサーバーは自然言語を通じてCI/CDデータへのアクセスを可能にします。LLMベースのツールは以下のようなことができます:

失敗するビルドを診断
構造化されたエラー要約とログを取得。

最近の変更への失敗を追跡
リグレッションをコミット、差分、またはワークフローに関連付ける。

不安定なテストを特定する
テスト履歴から不安定パターンを明らかにする。

改善を推奨する
コンテキストに応じて設定やタイミングの最適化を提案してください。

CIデータをエディターに取り込む
LLMツールを使ってタブを切り替えずにビルドを解析しましょう。

コードとコンテキスト構築の両方にアクセスできるこれらのツールは、バグ修正をより速くし、変更を自信を持って提供し、重要な作業に集中し続けるのに役立ちます。

MCPを始めましょう

CircleCI MCP Server はローカルで動作し、さまざまなエディタや LLM 開発ツールと連携できます。

以下に、ご利用の環境に MCP Server をインストールするための設定例をまとめています。

前提条件

IDE を設定する前に、以下をご用意ください。

CircleCI 個人用 API トークン（PAT）：
- ユーザー設定 > 個人用 API トークン へ移動します
- 新しいトークンを作成 をクリックします
- コピーして安全な場所に保管してください——設定時に CIRCLECI_TOKEN として使用します
NPX を使用する場合：
- pnpm パッケージマネージャー
- Node.js バージョン ≥ 18.0.0
Docker を使用する場合：
- Docker

設定手順

Cursor

NPX を使用する場合：


{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci@latest"],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com"
      }
    }
  }
}

Docker を使用する場合：


{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CIRCLECI_TOKEN",
        "-e", "CIRCLECI_BASE_URL",
        "circleci/mcp-server-circleci"
      ],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com"
      }
    }
  }
}

Cursor セットアップドキュメント

VS Code

NPX を使用する場合：


{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "circleci-token",
      "description": "CircleCI API トークン",
      "password": true
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "circleci-base-url",
      "description": "CircleCI ベース URL",
      "default": "https://circleci.com"
    }
  ],
  "servers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci@latest"],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "${input:circleci-token}",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "${input:circleci-base-url}"
      }
    }
  }
}

Docker を使用する場合：


{
  "inputs": [
    {
      "type": "promptString",
      "id": "circleci-token",
      "description": "CircleCI API トークン",
      "password": true
    },
    {
      "type": "promptString",
      "id": "circleci-base-url",
      "description": "CircleCI ベース URL",
      "default": "https://circleci.com"
    }
  ],
  "servers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CIRCLECI_TOKEN",
        "-e", "CIRCLECI_BASE_URL",
        "circleci/mcp-server-circleci"
      ],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "${input:circleci-token}",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "${input:circleci-base-url}"
      }
    }
  }
}

VS Code セットアップドキュメント

Claude Desktop

NPX を使用する場合：


{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci@latest"],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com"
      }
    }
  }
}

Docker を使用する場合：


{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CIRCLECI_TOKEN",
        "-e", "CIRCLECI_BASE_URL",
        "circleci/mcp-server-circleci"
      ],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com"
      }
    }
  }
}

設定ファイルの場所：
macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Claude Desktop セットアップドキュメント

Claude Code

NPX を使用する場合：


claude mcp add circleci-mcp-server -e CIRCLECI_TOKEN=your-circleci-token -- npx -y @circleci/mcp-server-circleci@latest

Docker を使用する場合：


claude mcp add circleci-mcp-server \
  -e CIRCLECI_TOKEN=your-circleci-token \
  -e CIRCLECI_BASE_URL=https://circleci.com \
  -- docker run --rm -i \
  -e CIRCLECI_TOKEN \
  -e CIRCLECI_BASE_URL \
  circleci/mcp-server-circleci

Claude Code セットアップドキュメント

Windsurf

NPX を使用する場合：


{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci@latest"],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com"
      }
    }
  }
}

Docker を使用する場合：


{
  "mcpServers": {
    "circleci-mcp-server": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "--rm", "-i",
        "-e", "CIRCLECI_TOKEN",
        "-e", "CIRCLECI_BASE_URL",
        "circleci/mcp-server-circleci"
      ],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com"
      }
    }
  }
}

Windsurf セットアップドキュメント

Amazon Q Developer / Kiro

前提条件：

CircleCI 個人用 API トークン
NPX：Node.js >= v18 および pnpm

設定ファイル：
Amazon Q Developer と Kiro CLI は MCP クライアント設定を JSON 形式で保存します。設定パスはツールによって異なります。

Amazon Q Developer：
- ローカル：.amazonq/agents/default.json
- グローバル：~/.aws/amazonq/agents/default.json

Kiro CLI：
- ワークスペース：.kiro/settings/mcp.json
- グローバル：~/.kiro/settings/mcp.json

上記の Amazon Q Developer パスはデフォルトエージェント用です。カスタムエージェントを使用している場合は、そのエージェントの設定ファイルに MCP Server の設定を追加してください。

いずれも省略可能です。両方が存在する場合、両方の設定が読み込まれます。同じサーバーが両方に定義されている場合、ローカル/ワークスペースの設定が優先されます。

NPX を使用する場合（ローカル MCP Server）：

以下を設定ファイルに追加してください：

{
  "mcpServers": {
    "circleci-local": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@circleci/mcp-server-circleci@latest"],
      "env": {
        "CIRCLECI_TOKEN": "your-circleci-token",
        "CIRCLECI_BASE_URL": "https://circleci.com" // オプション。オンプレミス環境でのみ必要
      },
      "timeout": 60000
    }
  }
}

セルフマネージドリモート MCP Server を使用する場合：

ラッパースクリプトを作成します（例：circleci-remote-mcp.sh）：

#!/bin/bash
export CIRCLECI_TOKEN="your-circleci-token"
npx mcp-remote http://your-circleci-remote-mcp-server-endpoint:8000/mcp --allow-http

実行権限を付与します：

chmod +x circleci-remote-mcp.sh

リモートサーバーの追加：

Kiro CLI の場合：

kiro-cli mcp add --name circleci --command "/full/path/to/circleci-remote-mcp.sh"

Amazon Q MCP 設定 UI の場合：

グローバルまたはローカルのスコープを選択します
サーバー名を入力します（例：circleci-remote-mcp）
トランスポートプロトコルを設定します：stdio
コマンドを設定します：ラッパースクリプトのパス（例：/full/path/to/circleci-remote-mcp.sh）
設定を保存します

Smithery でインストール


npx -y @smithery/cli install @CircleCI-Public/mcp-server-circleci@latest --client claude

利用可能なツール

AI 駆動の開発加速からエージェントワークフローのオーケストレーションまで、MCP Server が提供する各ツールは、AI 開発者に構造化された CI/CD コンテキストを提供し、より迅速で信頼性の高いリリースサイクルを実現します。

ツール	用途
`config_helper`	設定の問題がパイプラインに影響する前に修正する
`create_prompt_template`	一貫した AI の動作を支援するプロンプトテンプレートを生成する
`find_flaky_tests`	不安定なテストを特定してトラブルシューティングする
`get_build_failure_logs`	ビルド失敗を素早くデバッグして解決する
`get_job_test_results`	テストの失敗やパフォーマンスの問題を分析して修正する
`get_latest_pipeline_status`	パイプラインの正常性を監視し、適切な対応を行う
`list_followed_projects`	フォロー中のプロジェクトとその `projectSlug` を確認する
`recommend_prompt_template_tests`	プロンプトの信頼性をテストして改善する
`rerun_workflow`	最初から、または失敗したジョブからワークフローを再実行する
`run_pipeline`	エディタ内からビルドをトリガーする
`run_rollback_pipeline`	単一のコマンドで問題のあるデプロイをロールバックする

詳細はこちら

CircleCI MCP Server を使い始める、サンプルを確認する、またはプラットフォームの最新情報をキャッチアップする：

プロジェクトリポジトリ – ソースコード、Issue、およびコントリビューションガイド。
MCP Cookbook – プロンプトのサンプルとツールの使用パターン。
ブログ記事：CircleCI MCP Server のご紹介 – 設計の背景とユースケース。
CircleCI 更新履歴 – プラットフォームの最新アップデートと機能リリースを確認する。

概要

機能

インテグレーション

役割

ユースケース

企業規模

開発者向け

探索

コミュニティ

メリット

比較

会社概要

概要

機能

インテグレーション

役割

ユースケース

企業規模

開発者向け

探索

コミュニティ

メリット

比較

会社概要

エクスペリエンス

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