Gemini Jenkins MCP 客户端

这是一个基于Google Gemini Pro模型和模型上下文协议(MCP)的AI驱动的Jenkins助手,用于与Jenkins实例交互。

  • by bharathbbg
  • TypeScript
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使用说明

Gemini Jenkins MCP客户端

这是一个基于人工智能的Jenkins助手,它使用谷歌的Gemini Pro模型和模型上下文协议(MCP)与你的Jenkins实例进行交互。

原理

此客户端连接到 詹金斯mcp服务器 使用模型上下文协议。它会自动发现所有可用的Jenkins工具(列出作业、触发构建、分析故障等),并将其作为“函数”提供给Gemini。

MCP架构概述

下图说明了LLM、此客户端和Jenkins MCP服务器之间的交互:

该架构由四个主要层组成:

  1. 人工智能生态系统(大脑):处理推理和工具选择的Gemini Pro模型。
  2. 主持人/协调人:此客户端应用程序管理用户输入,并在LLM和MCP服务器之间进行协调。
  3. MCP服务器环境(网桥):通过安全传输层公开Jenkins原语(工具、资源和提示)的服务器。
  4. 目标系统:实际发生CI/CD操作的Jenkins实例。

先决条件

  1. Google Gemini API密钥:从 谷歌AI工作室.
  2. Jenkins MCP服务器映像:确保您已构建 jenkins-mcp-server 兄弟目录中的Docker镜像。
  3. Node.js 20+.

设置

  1. 克隆存储库:

    git clone https://github.com/bharathbbg/jenkins-mcp-client.git
    cd jenkins-mcp-client
    
  2. 安装依赖项:

    npm install
    
  3. 配置环境: 创建一个 .env 文件:

    GOOGLE_AI_API_KEY=your_gemini_api_key_here
    
  4. 凭证检查: 客户端希望在以下位置找到Jenkins凭据 ../jenkins-mcp-server/.env。确保文件存在并已填充。

用法

启动交互式助手:

npm run dev

示例提示

  • “上一个成功构建作业的状态是什么?”
  • “为什么最后一个不稳定的作业失败了?请分析日志。”
  • “触发一个新的成功构建工作。”
  • “向我展示所有与‘flaky’相关的工作。”

发展

要构建项目,请执行以下操作:

npm run build

要运行编译版本,请执行以下操作:

npm start