八飞行员mcp
模型上下文协议（MCP）服务器 阿替匹洛 --使AI代理能够使用Octopilot CI/CD工具链检测、生成、构建和连接端到端的新存储库。
它的作用
| 工具 | 说明 |
|---|---|
detect_project_contexts | 解析 skaffold.yaml → 管道上下文JSON（语言、版本、矩阵） |
generate_skaffold_yaml | 生成一个 skaffold.yaml 对于给定的工件 |
generate_ci_workflow | 满 .github/workflows/ci.yml 使用标准octopilost管道 |
onboard_repository | 一次电话入职：检测→ 生成文件→ 返回下一步 |
run_op_build | 快跑 op build 通过本地二进制或 ghcr.io/octopilot/op 集装箱 |
list_actions | 捆绑注册表中的所有Octopilot GitHub操作 |
get_action_details | 完整规格、输入、示例、一个动作的陷阱 |
op promote-image故意不暴露。 形象推广之间 环境在操作上很敏感，必须只通过GitHub Actions运行 工作流程（包括审计跟踪、OIDC凭据和环境保护规则）。 使用generate_ci_workflow生成安全处理晋升的工作流程。
选项A——托管（零安装）
直接连接到公共服务器 https://mcp.octopilot.app — 不需要克隆，不需要Python，不需要pip。
# Cursor
fastmcp install cursor https://mcp.octopilot.app --name octopilot
# Claude Desktop
fastmcp install claude https://mcp.octopilot.app --name octopilot可用的托管工具 （无状态，无本地依赖关系）：
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_actions | 浏览Octopilot GitHub操作注册表 |
get_action_details | 完整规格、输入、示例、一个动作的陷阱 |
generate_skaffold_yaml | 生成一个 skaffold.yaml 对于给定的工件 |
generate_ci_workflow | 满 .github/workflows/ci.yml 对于一个项目 |
需要detect_project_contexts,onboard_repository，或run_op_build? 这些工具需要Docker和本地文件系统访问——使用下面的选项B。
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选项B——本地安装（全套）
# Clone and install
git clone https://github.com/octopilot/octopilot-mcp
cd octopilot-mcp
uv sync用法
在IDE中注册（一个命令，FastMCP 3 CLI）
Docker或Colima是唯一的外部依赖。大多数工具都是纯Python； run_op_build 拉 ghcr.io/octopilot/op:latest 自动与 --pull always，所以你总是运行最新版本。
# Cursor
uv run fastmcp install cursor src/octopilot_mcp/server.py --name octopilot
# Claude Desktop
uv run fastmcp install claude src/octopilot_mcp/server.py --name octopilot开发（热重载）
uv run fastmcp dev src/octopilot_mcp/server.py --reload从终端检查工具
# List all available tools
uv run fastmcp list src/octopilot_mcp/server.py
# Call a tool directly
uv run fastmcp call src/octopilot_mcp/server.py tool_list_actions直接作为服务器运行
uv run octopilot-mcp手动JSON配置（替代 fastmcp install)
{
"mcpServers": {
"octopilot": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/octopilot-mcp", "octopilot-mcp"]
}
}
}固定到特定的操作版本（可选）：
{
"mcpServers": {
"octopilot": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", "/path/to/octopilot-mcp", "octopilot-mcp"],
"env": { "OP_IMAGE": "ghcr.io/octopilot/op:v1.0.0" }
}
}
}环境变量
| 变量 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|
OP_IMAGE | ghcr.io/octopilot/op:latest | 将针固定到特定的操作释放上，以实现可重复性 |
代理交互示例
User: Onboard this Rust API project to use Octopilot CI.
Agent: [calls onboard_repository("/path/to/my-api", "ghcr.io/my-org")]
→ Detected: rust (stable) in api/
→ Generated: skaffold.yaml, .github/workflows/ci.yml
→ Next steps: add .pre-commit-config.yaml, push changes发展
uv sync --all-extras
# Run tests
uv run pytest tests/ -v
# Run with coverage
uv run pytest tests/ --cov=src/octopilot_mcp --cov-report=term-missing工具模块覆盖目标： ≥95% (actions, detect, generate, op_runner). 看 贡献.md 了解详情。
资源
服务器还为代理上下文公开MCP资源：
octopilot://actions--完整操作注册表JSONoctopilot://pipeline-context-schema--用于管道上下文的JSON模式octopilot://docs/getting-started--纯文本入职指南octopilot://docs/skaffold-patterns--常见skaffold.yaml模式