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MCP 経由で CircleCI を ChatGPT に接続する方法

AI に CircleCI を確認させます。パイプライン、ワークフロー、ジョブ、失敗したテストとアーティファクト、Insights の指標と不安定なテスト、コンテキストと変数名を確認でき、あなたの確認後にパイプラインの開始やワークフローの再実行とキャンセルもできます。

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CircleCI

CircleCI

Let your AI check CircleCI: pipelines, workflows and jobs, failed tests and artifacts, Insights metrics and flaky tests, contexts and variable names, and start pipelines or rerun and cancel workflows after you confirm.

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認証

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必要な環境変数

CIRCLECI_TOKEN
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    オープンソース · AGPL-3.0
  • ChatGPT、Claude、Gemini に対応
    MCP 対応クライアントすべて

インストール不要。2分以内に動きます。

cloud.anythingmcp.com で無料トライアルを開始し、CircleCI をワンクリックで追加して、AI クライアント(Claude、ChatGPT、Copilot、Cursor)を生成された MCP エンドポイントに向けるだけ。Docker も git clone も、開発経験も不要です。

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概要

AI に CircleCI を確認させます。パイプライン、ワークフロー、ジョブ、失敗したテストとアーティファクト、Insights の指標と不安定なテスト、コンテキストと変数名を確認でき、あなたの確認後にパイプラインの開始やワークフローの再実行とキャンセルもできます。

こう聞いてみよう

CircleCI のサンプルプロンプト

プロンプトをクリックでコピー。Claude / ChatGPT / Cursor / Gemini / Copilot / OpenClaw に貼り付けて、このコネクターで実行できます。

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CircleCI + ChatGPT

AI に CircleCI を確認させます。パイプライン、ワークフロー、ジョブ、失敗したテストとアーティファクト、Insights の指標と不安定なテスト、コンテキストと変数名を確認でき、あなたの確認後にパイプラインの開始やワークフローの再実行とキャンセルもできます。

前提条件

完全なセットアップ手順はコネクタ自体に組み込まれています (ストアでコネクタを選択すると表示)。必要な環境変数:

CIRCLECI_TOKEN

ステップ 1 — 認証情報を取得

  1. https://app.circleci.com で CircleCI にサインインし、User Settings → Personal API Tokens(https://app.circleci.com/settings/user/tokens)を開きます。
  2. Create New Token をクリックし、名前を付けてトークンをコピーします。新しいトークンは CCIPAT_ で始まります。プロジェクト設定のプロジェクト API トークンは API v2 では使えません。
  3. トークンを接頭辞を付けずにそのまま CIRCLECI_TOKEN に貼り付け、コネクタをインストールします。トークンは Circle-Token ヘッダーで circleci.com にだけ送信されます。
  4. circleci_get_current_user で設定を確認し、続いて circleci_list_collaborations で所属している組織を確認します。

誰が何を見られるか: トークンは、あなたが所属するすべての組織で、あなたの CircleCI ユーザーと同じ権限を持ちます。MCP サーバーは、それらのビルドを見てよい人とだけ共有してください。

プロジェクトスラッグ: ほとんどのツールには、Project Settings → Overview に表示されるプロジェクトスラッグが必要です。GitHub OAuth と Bitbucket Cloud のプロジェクトは gh/<org>/<repo> または bb/<workspace>/<repo>(例: gh/yamada-shoji/web-app)、GitHub App と GitLab のプロジェクトは circleci/<organization id>/<project id> です。スラッグはスラッシュを含めてそのまま渡してください。

ビルドを開始し、実行中の処理を止めるため、AI は先に確認します: circleci_trigger_pipeline はブランチまたはタグで新しいパイプラインを開始します。circleci_list_pipeline_definitions で取得する定義 ID が必要で、そのためには circleci_get_project で取得するプロジェクト ID が必要です。GitLab のプロジェクトでは使えません。circleci_rerun_workflow はワークフローを新しいワークフローとして再実行します。対象はすべてのジョブ、失敗したジョブ以降のみ、または選んだジョブです。circleci_cancel_workflow は実行中のワークフローを止め、まだ始まっていないジョブは実行されません。開始と再実行はクレジットを消費し、デプロイジョブを含め設定どおりの処理をすべて実行します。キャンセルするとデプロイが途中で止まることがあります。AI はそれぞれの前にプロジェクト、ブランチ、ワークフローまたはジョブを示し、あなたの承認を待ちます。インストール時に無効になっているツールはなく、プロジェクト、コンテキスト、変数を削除する機能もありません。

ビルドが失敗した理由を調べる: circleci_list_pipelines(新しい順、ブランチの指定も可)、ID で取得する circleci_get_pipeline、またはアプリに表示される #番号で取得する circleci_get_pipeline_by_number を使います。次に circleci_list_pipeline_workflows と circleci_list_workflow_jobs で失敗したジョブとそのジョブ番号を見つけます。circleci_get_job はステータス、所要時間、Executor、使用したコンテキスト、Web リンクを返します。circleci_list_job_tests は成功、スキップ、失敗したテストの数と、失敗した各テストのメッセージを示します(テスト結果を保存するジョブのみ)。circleci_list_job_artifacts は保存されたアーティファクトをダウンロードリンク付きで一覧し、ダウンロードには同じトークンが必要です。ステップの完全なログは、ジョブの web_url から CircleCI アプリでのみ見られます。

傾向と不安定なテスト: circleci_get_workflow_metrics は、直近 24 時間から直近 90 日までの期間で、プロジェクトの全ワークフローを集計します(実行回数、成功率、所要時間、使用クレジット、復旧までの時間)。対象は 1 つのブランチでも全ブランチでも構いません。circleci_get_workflow_summary は 1 つのワークフローの直近 90 日間と、前の期間に対する傾向を示します。circleci_list_flaky_tests は同じコミットで成功と失敗の両方があったテストを、その回数と無駄になった時間とともに一覧します。Insights のデータは毎日更新され、リアルタイムではありません。

コンテキストと変数: circleci_list_contexts には circleci_list_collaborations で取得する組織 ID(GitHub OAuth と Bitbucket の組織では gh/yamada-shoji のような組織スラッグも可)が必要です。circleci_list_context_env_var_names と circleci_list_project_env_var_names は環境変数の名前だけを返し、値は返しません。

ページ送り: 一覧は next_page_token を返します。AI はそれを page_token として渡し、空になるまで続けます。

よくあるエラー: 401: トークンが間違っている、失効している、またはプロジェクト API トークンです。User Settings で個人用 API トークンを作成してください。404: プロジェクトスラッグが間違っているか、あなたのユーザーがそのプロジェクトを見られません。CircleCI はアクセス権のないプロジェクトに 403 ではなく 404 を返します。429: レート制限に達しました。1 分ほど待ってから再試行してください。

このコネクタは、保留中のジョブの承認、プロジェクト、コンテキスト、環境変数、スケジュール、Webhook の作成や削除、ステップの完全なログの読み取りには対応していません。

ステップ 2 — アダプターをインストール

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

ステップ 3 — ChatGPT にコネクタを追加

サーバーURL: AnythingMCP で MCP Servers を開き、このコネクタがあるサーバーを選んで URL(https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…)をコピーします。このガイドで YOUR_SERVER_ID と表示されている箇所に使ってください。

ChatGPT では、Web 版の Plugins ページから MCP サーバーをプラグインとして追加します。有料プランで利用でき、開発者モードはもう必要ありません。Business ワークスペースで追加できるのは管理者とオーナーだけです。Enterprise・Edu では、管理者が Create plugins with MCPs 権限を付与できます。

  1. chatgpt.com/plugins を開き、+ をクリックして Add custom MCP server を選びます。
  2. 名前を入力します(例: Name: CircleCI)。
  3. Connection の Server URL に https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID を入力し、Authentication は OAuth のままにします。
  4. I understand and want to continue を選び、Create as a plugin をクリックします。ChatGPT に求められたら AnythingMCP にサインインし、アクセスを許可します。
  5. 個人用プラグインから新しいプラグインをインストールし、チャットで @ を入力して選択します。

利用可能なツール

ToolWhat it does
circleci_get_current_userGet the CircleCI user the personal API token belongs to: id, login and name
circleci_list_collaborationsList 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_projectGet a project by slug: name, project id, organization name, slug and id, and the connected repository URL and default branch
circleci_list_pipeline_definitionsList the pipeline definitions of a project: id, name, description and where the config and code come from
circleci_list_pipelinesList the pipelines of a project, newest first: id, number, state, branch or tag, commit, trigger, actor, time and setup errors
circleci_get_pipelineGet one pipeline by id: number, state, branch or tag, commit, trigger, actor, time and setup errors
circleci_get_pipeline_by_numberGet one pipeline of a project by its number (the #123 shown in the CircleCI app)
circleci_list_pipeline_workflowsList the workflows of a pipeline: id, name, status (success, running, failed, on_hold, canceled ...), start and stop time and who started…
circleci_get_workflowGet 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_jobsList the jobs of a workflow: id, job number, name, type (build or approval), status, dependencies, start and stop time
circleci_get_jobGet 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_testsSummarize 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_artifactsList the artifacts a job stored with store_artifacts: path, node index and download URL
circleci_get_workflow_metricsInsights summary for every workflow of a project over a reporting window (default last 90 days): runs, success rate, failed runs, duration…
circleci_get_workflow_summaryInsights for one workflow: metrics for the last 90 days (runs, success rate, duration, credits, time to recovery) and their trend against…
circleci_list_flaky_testsList 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_pipelineStart a new pipeline for a project from a pipeline definition, on a branch or tag
circleci_rerun_workflowRerun a workflow as a new workflow: all jobs, only from the failed job (from_failed), or chosen jobs
circleci_cancel_workflowCancel a running workflow; its running jobs stop and jobs not yet started will not run, which can leave a deployment half done
circleci_list_contextsList the contexts (shared sets of environment variables) of an organization: id, name and creation time
circleci_list_context_env_var_namesList the names of the environment variables in a context, with created and updated time
circleci_list_project_env_var_namesList the names of a project's environment variables (Project Settings > Environment Variables) with their creation time

プロンプトの例

  • 「gh/yamada-shoji/web-app の main で直近のパイプラインが失敗したのはなぜですか?失敗したジョブ、失敗したテストとそのメッセージ、ジョブへのリンクを見せてください。」
  • 「gh/yamada-shoji/web-app で不安定なテストはどれですか?何回不安定な結果になり、どれだけ時間を無駄にしたか教えてください。」
  • 「gh/yamada-shoji/web-app の全ワークフローを、全ブランチの直近 30 日で比較してください。成功率、平均所要時間、使用クレジットを見せてください。」
  • 「パイプライン #1482 のデプロイワークフローを、失敗したジョブから再実行してください。どのジョブがもう一度実行されるかを示し、開始する前に確認してください。」
  • 「release/2.4 ブランチで、パラメーター deploy を true にしてパイプラインを開始してください。先にプロジェクト、ブランチ、パラメーターを見せてください。」

FAQ

ChatGPT の無料プランでカスタム MCP サーバーは使えますか? OpenAI がカスタム MCP サーバーを案内しているのは有料プランだけで、Free プランは対象に含まれていません。

次のステップ

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