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为 AI 助手提供 MongoDB Evergreen 持续集成平台的项目、构建、任务和测试结果访问能力

连接AI助手与GitLab的MCP服务器，支持查询合并请求、获取测试报告、查看流水线和参与代码评审。

一个本地运行的MCP服务器，使大型语言模型 (LLM) 客户端能够直接访问、查询和操作 Azure DevOps 的项目、工作项、代码、管道和Wiki等资源。

一个功能强大的Model Context Protocol (MCP) 服务器，将复杂的自动化任务转化为简单的、可由LLM驱动的工作流定义。

该项目是一个 MCP 服务器，用于监控 shadow-cljs 的构建状态，并向 LLM 提供实时的构建信息，以便 LLM 在 ClojureScript 代码编辑后验证构建结果。

CircleCI MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，允许 LLM 客户端通过自然语言与 CircleCI 进行交互，例如检索构建日志。

MCP服务器，用于连接AI模型与Spinnaker，通过标准化接口提供Spinnaker的应用、流水线和部署信息，并支持AI模型触发Spinnaker流水线，实现AI驱动的CI/CD流程自动化。

PolarVista Xcode MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器，允许 LLM 应用通过标准接口构建和测试 Xcode 项目。

Test Runner MCP 是一个 MCP 服务器，用于运行和解析多种测试框架的测试结果，为 LLM 应用提供统一的测试执行接口。

Jenkins MCP服务器，允许LLM客户端通过工具调用管理Jenkins任务，包括列出任务、触发构建和查询构建状态。

Azure DevOps MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，旨在将 Azure DevOps 的各项服务（如工作项、流水线、代码仓库等）集成到 Cline 等 MCP 客户端，为 LLM 应用提供 DevOps 上下文和自动化能力。