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。
ガイド付きセットアップ
CircleCI を Microsoft Copilot に 2 分で接続
AnythingMCP Cloud の無料トライアルを始め、ガイド付きセットアップで CircleCI を接続して、MCP URL を Microsoft Copilot に追加します。コードもサーバーの運用も不要です。
クレジットカード不要 · 7日間の試用 · セルフホストの選択肢あり
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。
Claude は AI のため誤ることがあります。回答をご確認ください。
💡 インストール不要? cloud.anythingmcp.com を直接利用してください。 サインインし、Connectors → CircleCI をクリック、認証情報を貼り付け、MCP API キーを発行すれば完了です。Docker も
git cloneもローカルサーバーも不要。
CircleCI + Microsoft Copilot
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
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。- 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。 - 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。 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 — Microsoft Copilot 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。
Microsoft Copilot は、Copilot Studio で作成したエージェントを通じて MCP サーバーを使います。AnythingMCP をツールとしてエージェントに追加し、そのエージェントを Microsoft 365 Copilot と Teams に公開します。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから Streamable HTTP で接続し、AnythingMCP はこれに対応しています。
- Copilot Studio でエージェントを開き（または新規作成し）、Tools で Add a tool → New tool → Model Context Protocol を選びます。
- Server name（例:
AnythingMCP）、コネクタでできることを説明する Server description、Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_IDを入力します。Copilot Studio はこの説明をもとに、いつサーバーを呼び出すかを判断します。 - 認証で API key を選び、Type を Header、ヘッダー名を
X-API-Keyにして Create を選びます。 - Add tool で Create a new connection を選び、AnythingMCP の MCP API キー（MCP Servers → 対象のサーバー → API keys）を貼り付けて Add to agent を選びます。
- エージェントの Test ウィンドウで試します。
CircleCIのツールが必要になる依頼をしてみましょう。 - Publish を選び、Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams で Make agent available in Microsoft Copilot を選択したまま Add channel を選びます。See agent in Teams で自分用にインストールされます。Microsoft 365 Copilot では @ を入力してエージェントを選びます。
ユーザーごとにサインインさせたい場合は、API キーの代わりに OAuth 2.0 → Dynamic discovery を選びます。各ユーザーは、エージェントが初めて呼び出すときに AnythingMCP にサインインします。
セルフホストの場合は、https://cloud.anythingmcp.com の代わりにインスタンスの公開 HTTPS アドレスを使ってください。Copilot Studio は Microsoft のクラウドから接続するため、localhost は使えません。
利用可能なツール
| 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 |
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
どの Copilot が対象ですか? 職場で使う Microsoft 365 Copilot で、Copilot Studio のエージェントを通じて利用します。個人アカウント向けの Microsoft Copilot アプリでは、独自の MCP サーバーを追加できません。
何が必要ですか? エージェントを作成するために、Copilot Studio を利用できる職場アカウント（ライセンスまたは試用版）が必要です。Microsoft 365 Copilot や Teams でエージェントを使う人には、エージェントへのアクセス権が必要です。共有するか、管理者に組織向けに公開してもらってください。組織が Power Platform コネクタにデータ ポリシーを適用している場合は、MCP サーバーにも適用されます。
エージェントがツールを呼び出しません。 ヘッダー名が正確に X-API-Key であること、キーが URL と同じ MCP サーバーのものであることを確認し、Server description を具体的に書いてください。Copilot Studio はこの説明をもとにサーバーを呼び出すかどうかを判断します。変更のたびにエージェントを再公開し、開いているチャットでは "start over" と入力すると新しいバージョンになります。
次のステップ
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