CircleCI über MCP mit Gemini verbinden

💡 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 + Gemini

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

1. Melde dich unter https://app.circleci.com bei CircleCI an und öffne User Settings → Personal API Tokens (https://app.circleci.com/settings/user/tokens).
2. 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.
3. Füge das Token unverändert und ohne Präfix in CIRCLECI_TOKEN ein und installiere den Connector. Es wird im Header Circle-Token nur an circleci.com gesendet.
4. Prüfe die Einrichtung mit circleci_get_current_user und danach mit circleci_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 Gemini 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 Anleitung YOUR_SERVER_ID zeigt.

Gemini CLI liest MCP-Server aus ~/.gemini/settings.json (unter Windows %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Füge hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Erstelle in AnythingMCP unter MCP Servers → dein Server → API keys einen MCP-API-Key und setze ihn anstelle von YOUR_MCP_API_KEY ein.
2. Speichere die Datei und starte gemini neu.
3. Führe in der Gemini CLI /mcp aus (oder gemini mcp list im Terminal): anythingmcp sollte als verbunden erscheinen.
4. Leg los: Gemini CLI kann jetzt die CircleCI-Tools aufrufen.

Verfügbare Tools

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

Wo sucht Gemini CLI nach MCP-Servern? In ~/.gemini/settings.json für deinen Benutzer oder in .gemini/settings.json innerhalb eines Projekts. gemini mcp list zeigt jeden Server und ob er sich verbindet.

Nächste Schritte

• Connector-Startseite
• Mit Claude verbinden
• Mit ChatGPT verbinden