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GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability - MCP Implementation

GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability

GitLab-MCP-Server: Enterprise DevOps mastery with seamless CI/CD, code control, and multi-cloud scalability—trusted by pros to crush complexity and deliver impact.

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4.8(17 reviews)
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11 comments

Ranked in the top 5% of all AI tools in its category

About GitLab-MCP-Server

What is GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability?

GitLab-MCP-Server is a specialized tool enabling seamless integration between GitLab and AI assistants. It fetches real-time CI/CD pipeline failure logs, unresolved merge request (MR) comments, and localized repository diffs, empowering AI systems to deliver actionable insights. The server acts as a bridge between GitLab's multi-cloud deployments and AI-driven workflows, optimizing automated support across distributed environments.

How to Use GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability?

Installation requires setting up the uv environment manager and configuring access credentials:

# Setup uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv sync

# Configure environment variables
export GITLAB_API_KEY=your_token
export GITLAB_PROJECT_NAME=your_project
# ... additional settings per tool configuration

For AI platforms like Claude Desktop or Cursor, dedicated JSON configurations are required to link server paths and API endpoints, ensuring secure and contextual data retrieval.

GitLab-MCP-Server Features

Key Features of GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability

  • Failure Analysis Automation: Extracts granular job logs from failed pipelines, including timestamps and error patterns for root-cause analysis.
  • Contextual Code Review: Filters unresolved MR comments tied to specific file locations, prioritizing actionable feedback over generic discussions.
  • Local Diff Synchronization: Captures real-time repository states, including uncommitted changes, for accurate pre-commit analysis in distributed teams.

Use Cases of GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability

Common applications include:

  • Automating corrective actions for flaky test failures by analyzing pipeline logs
  • Enforcing coding standards via AI-driven comment resolution in MRs
  • Facilitating cross-cloud deployments by validating code changes against multi-region repository states

GitLab-MCP-Server FAQ

FAQ from GitLab-MCP-Server: CI/CD & Multi-Cloud Scalability

Q: What permissions are required for GitLab access?
The read_api scope is mandatory to retrieve pipeline data and MR metadata.

Q: How does it handle uncommitted changes?
The server includes local working directory diffs, making it ideal for pre-commit validation in CI workflows.

Q: Does it support multi-cloud GitLab instances?
Yes, supports both SaaS and self-hosted GitLab instances via configurable GITLAB_URL parameters.

Content

GitLab-MCP-Server

GitLabとの連携機能を提供するModel Context Protocol (MCP) サーバーです。GitLabの特定のプロジェクトからパイプラインの失敗情報やマージリクエストへの指摘事項を取得し、AIアシスタントに提供します。

概要

このMCPサーバーは、GitLabのAPIを利用して以下の情報をAIアシスタントに提供します:

  1. GitLabパイプラインで失敗したジョブのコンソール出力
  2. GitLab MRへの未解決の指摘事項(コメント)
  3. GitLab MRの変更内容(ローカルリポジトリの現在の状態との差分)

MCPの機能を使用することで、AIアシスタントはGitLabの情報を直接取得し、より的確な支援を提供できます。

インストール

# uvのインストール
$ curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

$ cd /path/to/this-mcp-server
# ライブラリのインストール
$ uv sync

準備

GitLabのアクセストークンが必要です。 アクセストークンはGitLabの設定→アクセストークンにて発行してください。 発行する際、read_api にチェックを入れてください。

機能

1. パイプラインの失敗情報を取得して修正 (get_pipeline_failed_jobs)

GitLabパイプラインで失敗したジョブのコンソール出力を取得します。 取得した情報をもとにAIアシスタントによる修正が行われます。

出力 :

  • 失敗したジョブのコンソール出力(ジョブ名、ステータス、詳細なログを含む)

2. MRの指摘事項を取得して修正 (get_review_comments)

GitLab MRの未解決の指摘事項(コメント)を取得して対応します。 解決済みのコメントやファイルに紐づいていないコメントは除外されます。

出力 :

  • MRへの未解決かつファイルに紐づいている指摘事項(コメント者、時間、コメント内容、ファイル位置情報などを含む)

3. MRの変更内容を取得してレビュー (get_review_changes)

GitLab MRのベースコミット(base_sha)から現在のローカルリポジトリの状態までの差分を取得します。 リモートの差分ではなく、ローカルの最新状態(作業中の未コミット変更を含む)との差分を取得できます。 取得した差分でレビューが行われます。

出力 :

  • MRのベースコミットから現在のローカル状態までの変更内容(各ファイルの変更タイプと差分)

AIアシスタントとの連携

AIアシスタント(Claude等)は、このMCPサーバーに対して以下の関数を呼び出すことができます:

  • get_pipeline_failed_jobs(): パイプラインの失敗情報取得
  • get_review_comments(): MRの指摘事項取得
  • get_review_changes(): MRの変更内容取得

これらの関数は、現在のブランチに関連するMRの情報を自動的に取得します。

Claude for Desktopでの設定

claude_desktop_config.json に以下の設定を追加してください:

{
    "mcpServers": {
        "gitlab-mcp": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/path/to/this-mcp-server",
                "run",
                "main.py"
            ],
            "env": {
                "GITLAB_URL": "your_gitlab_url",
                "GITLAB_PROJECT_NAME": "gitlab_project_name",
                "GITLAB_API_KEY": "your_gitlab_api_key",
                "GIT_REPO_PATH": "/path/to/git/repo"
            }
        }
    }
}

Cursorでの設定

プロジェクトルートの .cursor/mcp.json に以下の設定を追加してください:

{
    "mcpServers": {
        "gitlab-mcp": {
            "command": "env",
            "args": [
                "GITLAB_URL=your_gitlab_url",
                "GITLAB_PROJECT_NAME=gitlab_project_name",
                "GITLAB_API_KEY=your_gitlab_api_key",
                "GIT_REPO_PATH=/path/to/git/repo",
                "uv",
                "--directory",
                "/path/to/this-mcp-server",
                "run",
                "main.py"
            ]
        }
    }
}

注意:上記の設定例で、以下の値を適切に置き換えてください:

  • your_gitlab_api_key: GitLab APIのアクセストークン
  • /path/to/git/repo: ローカルGitリポジトリの絶対パス
  • /path/to/this-mcp-server: このMCPサーバーのディレクトリの絶対パス

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