Zusammenfassung
Lass deine KI CircleCI prüfen: Pipelines, Workflows und Jobs, fehlgeschlagene Tests und Artefakte, Insights-Kennzahlen und flaky Tests, Contexts und Variablennamen, und nach deiner Bestätigung Pipelines starten oder Workflows erneut ausführen und abbrechen.
Geführte Einrichtung
CircleCI in 2 Minuten mit Microsoft Copilot verbinden
Starte die kostenlose Testphase in der AnythingMCP Cloud, verbinde CircleCI in der geführten Einrichtung und trag deine MCP-URL in Microsoft Copilot ein. Ohne Code, ohne eigenen Server.
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Klick auf einen Prompt, um ihn zu kopieren. In Claude, ChatGPT, Cursor, Gemini, Copilot oder OpenClaw einfügen — und gegen diesen Connector laufen lassen.
Claude ist KI und kann Fehler machen. Bitte Antworten gegenprüfen.
💡 Keine Installation? Nutze cloud.anythingmcp.com direkt. Einloggen, Connectors → CircleCI klicken, Zugangsdaten einfügen, MCP-API-Key erzeugen, fertig. Kein Docker, kein
git clone, kein lokaler Server.
CircleCI + Microsoft Copilot
Lass deine KI CircleCI prüfen: Pipelines, Workflows und Jobs, fehlgeschlagene Tests und Artefakte, Insights-Kennzahlen und flaky Tests, Contexts und Variablennamen, und nach deiner Bestätigung Pipelines starten oder Workflows erneut ausführen und abbrechen.
Voraussetzungen
Die vollständige Setup-Anleitung ist in den Connector eingebaut (im Store sichtbar, wenn du den Connector auswählst). Benötigte Umgebungsvariablen für diesen Connector:
CIRCLECI_TOKEN
Schritt 1 — Zugangsdaten holen
- Melde dich unter
https://app.circleci.combei CircleCI an und öffne User Settings → Personal API Tokens (https://app.circleci.com/settings/user/tokens). - Klicke auf Create New Token, gib ihm einen Namen und kopiere es. Neuere Tokens beginnen mit
CCIPAT_. Projekt-API-Tokens aus den Projekteinstellungen funktionieren mit der API v2 nicht. - Füge das Token unverändert und ohne Präfix in
CIRCLECI_TOKENein und installiere den Connector. Es wird im HeaderCircle-Tokennur an circleci.com gesendet. - Prüfe die Einrichtung mit
circleci_get_current_userund danach mitcircleci_list_collaborations, das die Organisationen zeigt, denen du angehörst.
Wer was sieht: Das Token hat dieselben Rechte wie dein CircleCI-Benutzer, und zwar in jeder Organisation, der du angehörst. Teile den MCP-Server nur mit Personen, die diese Builds sehen dürfen.
Projekt-Slugs: Die meisten Tools brauchen den Projekt-Slug aus Project Settings → Overview. Projekte über GitHub OAuth und Bitbucket Cloud nutzen gh/<org>/<repo> oder bb/<workspace>/<repo> (zum Beispiel gh/mueller-gmbh/webshop); Projekte über die GitHub App und GitLab nutzen circleci/<organization id>/<project id>. Gib den Slug samt Schrägstrichen unverändert an.
Startet Builds und stoppt laufende Arbeit, deshalb fragt die KI vorher: circleci_trigger_pipeline startet eine neue Pipeline auf einem Branch oder Tag. Dafür braucht es eine Definition-ID aus circleci_list_pipeline_definitions, das wiederum die Projekt-ID aus circleci_get_project braucht; für GitLab-Projekte ist es nicht verfügbar. circleci_rerun_workflow führt einen Workflow als neuen Workflow erneut aus: alle Jobs, nur ab dem fehlgeschlagenen Job oder die Jobs, die du auswählst. circleci_cancel_workflow bricht einen laufenden Workflow ab, und noch nicht gestartete Jobs laufen nicht mehr. Starten und erneutes Ausführen verbrauchen Credits und tun alles, was die Konfiguration vorsieht, Deploy-Jobs eingeschlossen; ein Abbruch kann ein Deployment halb fertig zurücklassen. Vor jedem dieser Aufrufe nennt dir die KI Projekt, Branch, Workflow oder Jobs und wartet auf dein Ja. Bei der Installation ist kein Tool deaktiviert, und nichts hier löscht Projekte, Contexts oder Variablen.
Herausfinden, warum ein Build fehlschlug: circleci_list_pipelines (neueste zuerst, optional für einen Branch), circleci_get_pipeline per ID oder circleci_get_pipeline_by_number für die #Nummer aus der App; danach circleci_list_pipeline_workflows und circleci_list_workflow_jobs, um den fehlgeschlagenen Job und seine Jobnummer zu finden. circleci_get_job liefert Status, Dauer, Executor, verwendete Contexts und den Weblink. circleci_list_job_tests zählt bestandene, übersprungene und fehlgeschlagene Tests und zeigt jeden fehlgeschlagenen Test mit seiner Meldung (nur bei Jobs, die Testergebnisse speichern). circleci_list_job_artifacts listet die gespeicherten Artefakte mit Download-Links, die dasselbe Token brauchen. Vollständige Step-Logs gibt es nur in der CircleCI-App, über die web_url des Jobs.
Trends und flaky Tests: circleci_get_workflow_metrics fasst alle Workflows eines Projekts über einen Zeitraum von den letzten 24 Stunden bis zu den letzten 90 Tagen zusammen (Läufe, Erfolgsquote, Dauer, verbrauchte Credits, Zeit bis zur Wiederherstellung), für einen Branch oder alle Branches. circleci_get_workflow_summary zeigt einen Workflow über die letzten 90 Tage samt Trend gegenüber dem Vorzeitraum. circleci_list_flaky_tests listet Tests, die auf demselben Commit bestanden haben und fehlgeschlagen sind, mit der Häufigkeit und der verschwendeten Zeit. Insights-Daten werden täglich aktualisiert, nicht in Echtzeit.
Contexts und Variablen: circleci_list_contexts braucht die Organisations-ID aus circleci_list_collaborations (oder einen Organisations-Slug wie gh/mueller-gmbh bei Organisationen über GitHub OAuth und Bitbucket). circleci_list_context_env_var_names und circleci_list_project_env_var_names liefern nur die Namen der Umgebungsvariablen, nie ihre Werte.
Paginierung: Listen liefern next_page_token; die KI gibt es als page_token zurück, bis es leer ist.
Häufige Fehler: 401: Das Token ist falsch oder widerrufen, oder es ist ein Projekt-API-Token; lege unter User Settings ein persönliches API-Token an. 404: Der Projekt-Slug ist falsch oder dein Benutzer sieht das Projekt nicht; CircleCI antwortet bei Projekten außerhalb deines Zugriffs mit 404 statt 403. 429: Das Rate Limit ist erreicht; warte eine Minute und versuche es erneut.
Nicht abgedeckt sind das Freigeben angehaltener Jobs, das Anlegen oder Löschen von Projekten, Contexts, Umgebungsvariablen, Zeitplänen und Webhooks sowie das Lesen vollständiger Step-Logs.
Schritt 2 — Adapter installieren
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d
Schritt 3 — Connector in Microsoft Copilot hinzufügen
Deine Server-URL: Öffne in AnythingMCP MCP Servers → den Server, auf dem dieser Connector liegt, und kopiere seine URL (
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Setze sie überall ein, wo diese AnleitungYOUR_SERVER_IDzeigt.
Microsoft Copilot nutzt MCP-Server über Agents, die du in Copilot Studio baust: Du fügst AnythingMCP einem Agent als Tool hinzu und veröffentlichst den Agent dann in Microsoft 365 Copilot und Teams. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft per Streamable HTTP, das AnythingMCP unterstützt.
- Öffne in Copilot Studio deinen Agent (oder leg einen an), geh zu Tools und wähle Add a tool → New tool → Model Context Protocol.
- Trag einen Server name ein (zum Beispiel
AnythingMCP), eine Server description, die sagt, was der Connector kann, und die Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID. Anhand der Beschreibung entscheidet Copilot Studio, wann es den Server aufruft. - Wähle bei der Authentifizierung API key, setze Type auf Header und den Header-Namen auf
X-API-Keyund klicke auf Create. - Wähle in Add tool die Option Create a new connection, füge einen MCP-API-Key aus AnythingMCP ein (MCP Servers → dein Server → API keys) und klicke auf Add to agent.
- Probier es im Test-Bereich des Agents aus: Bitte um etwas, wofür er die
CircleCI-Tools braucht. - Klicke auf Publish, dann auf Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams, lass Make agent available in Microsoft Copilot aktiviert und wähle Add channel. See agent in Teams installiert den Agent für dich; in Microsoft 365 Copilot tippst du @ und wählst den Agent aus.
Lieber eine Anmeldung pro Person? Wähle statt API key OAuth 2.0 → Dynamic discovery: Dann meldet sich jede Person beim ersten Aufruf des Agents bei AnythingMCP an.
Du hostest selbst? Nimm statt https://cloud.anythingmcp.com die öffentliche HTTPS-Adresse deiner Instanz. Copilot Studio verbindet sich aus der Cloud von Microsoft, localhost funktioniert deshalb nicht.
Verfügbare Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
circleci_get_current_user | Get the CircleCI user the personal API token belongs to: id, login and name |
circleci_list_collaborations | List the organizations the user belongs to: id, name, VCS type and slug (e.g. gh/acme, or circleci/<org-id> for GitHub App and GitLab… |
circleci_get_project | Get a project by slug: name, project id, organization name, slug and id, and the connected repository URL and default branch |
circleci_list_pipeline_definitions | List the pipeline definitions of a project: id, name, description and where the config and code come from |
circleci_list_pipelines | List the pipelines of a project, newest first: id, number, state, branch or tag, commit, trigger, actor, time and setup errors |
circleci_get_pipeline | Get one pipeline by id: number, state, branch or tag, commit, trigger, actor, time and setup errors |
circleci_get_pipeline_by_number | Get one pipeline of a project by its number (the #123 shown in the CircleCI app) |
circleci_list_pipeline_workflows | List the workflows of a pipeline: id, name, status (success, running, failed, on_hold, canceled ...), start and stop time and who started… |
circleci_get_workflow | Get one workflow by id: name, status, pipeline id and number, project, start and stop time, and who started, canceled or errored it |
circleci_list_workflow_jobs | List the jobs of a workflow: id, job number, name, type (build or approval), status, dependencies, start and stop time |
circleci_get_job | Get the details of a job by project and job number: name, status, duration, executor and resource class, parallelism and per-run status… |
circleci_list_job_tests | Summarize the test results a job uploaded with store_test_results: how many passed, were skipped and failed, and for every failed test its… |
circleci_list_job_artifacts | List the artifacts a job stored with store_artifacts: path, node index and download URL |
circleci_get_workflow_metrics | Insights summary for every workflow of a project over a reporting window (default last 90 days): runs, success rate, failed runs, duration… |
circleci_get_workflow_summary | Insights for one workflow: metrics for the last 90 days (runs, success rate, duration, credits, time to recovery) and their trend against… |
circleci_list_flaky_tests | List the project's flaky tests (tests that passed and failed on the same commit): test name, class, file, job and workflow, how often it… |
circleci_trigger_pipeline | Start a new pipeline for a project from a pipeline definition, on a branch or tag |
circleci_rerun_workflow | Rerun a workflow as a new workflow: all jobs, only from the failed job (from_failed), or chosen jobs |
circleci_cancel_workflow | Cancel a running workflow; its running jobs stop and jobs not yet started will not run, which can leave a deployment half done |
circleci_list_contexts | List the contexts (shared sets of environment variables) of an organization: id, name and creation time |
circleci_list_context_env_var_names | List the names of the environment variables in a context, with created and updated time |
circleci_list_project_env_var_names | List the names of a project's environment variables (Project Settings > Environment Variables) with their creation time |
Beispiel-Prompts
- „Warum ist die letzte Pipeline auf main in gh/mueller-gmbh/webshop fehlgeschlagen? Zeig mir den fehlgeschlagenen Job, die fehlerhaften Tests mit ihren Meldungen und den Link zum Job.“
- „Welche Tests in gh/mueller-gmbh/webshop sind flaky, wie oft sind sie umgefallen und wie viel Zeit haben sie gekostet?“
- „Vergleiche alle Workflows von gh/mueller-gmbh/webshop über die letzten 30 Tage auf allen Branches: Erfolgsquote, durchschnittliche Dauer und verbrauchte Credits.“
- „Führ den Deploy-Workflow von Pipeline #1482 ab dem fehlgeschlagenen Job erneut aus. Sag mir, welche Jobs noch einmal laufen, und frag mich, bevor du startest.“
- „Starte eine Pipeline auf dem Branch release/2.4 mit dem Parameter deploy auf true. Zeig mir vorher Projekt, Branch und Parameter.“
FAQ
Für welchen Copilot gilt das? Für Microsoft 365 Copilot im Unternehmen, über Agents aus Copilot Studio. Die Microsoft-Copilot-App für private Konten bietet keine Möglichkeit, einen eigenen MCP-Server hinzuzufügen.
Was brauche ich? Ein Arbeitskonto mit Zugang zu Copilot Studio (Lizenz oder Testversion), um den Agent zu bauen. Wer ihn in Microsoft 365 Copilot oder Teams nutzen soll, braucht Zugriff auf den Agent: Teile ihn oder lass ihn von einem Admin für die Organisation veröffentlichen. Wendet deine Organisation Datenrichtlinien auf Power-Platform-Connectors an, gelten sie auch für MCP-Server.
Der Agent ruft die Tools nicht auf. Prüfe, dass der Header-Name genau X-API-Key lautet und der Schlüssel zum selben MCP-Server gehört wie die URL, und formuliere die Server description konkret: Copilot Studio entscheidet anhand der Beschreibung, wann es den Server aufruft. Veröffentliche den Agent nach jeder Änderung erneut; in einem offenen Chat holst du die neue Version mit „start over“.
Nächste Schritte
- Connector-Startseite
- Mit Claude verbinden
- Mit ChatGPT verbinden
- Mit Cursor verbinden
- Mit Gemini verbinden
- Mit Meta Muse verbinden
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