适合谁
- 已使用 Harness 平台进行 CI/CD、GitOps 或 Feature Flags 管理的团队
- 需要跨多个组织/项目动态发现资源而非硬编码配置的自动化工作流
- 希望通过网关(Docker MCP Gateway、Portkey、LiteLLM 等)集中治理和审计工具调用的企业环境
基于 README 描述,这是 Harness 官方维护的多工具、多资源类型 MCP 服务器,功能覆盖全面且提供细致的配置与安全说明,但写操作权限较大,部署时需谨慎配置鉴权与只读模式。
最强项 · 文档质量 17/20 最弱项 · 可靠性 8/20
静态评测 · 未实际运行收录于 2026-08-26
查看 FMRS 评分方法 →运行环境:Node.js · Docker
HARNESS_API_KEY
Harness 个人访问令牌(PAT)或服务账户令牌(SAT),格式 pat.<accountId>.<tokenId>.<secret>;在 Harness 网页 My Profile → API Keys 中创建。
HARNESS_MCP_AUTH_TOKEN
HTTP 部署时 /mcp 路由要求的 Bearer 令牌,自部署远程环境必设;自行生成。
HARNESS_FME_API_KEY
可选的 FME/Split Admin 凭据,用于 fme_ 资源;来自 Split/FME 后台或 FME 授权的 Harness 令牌。
HARNESS_SEARCH_SERVICE_HEADERS
发送给远程搜索服务的 JSON 请求头,可承载任意认证方案;含凭据时视为机密。
HARNESS_AUDIT_WEBHOOK_TOKEN
发送到审计 webhook 的可选 Bearer 令牌。
HARNESS_ACCOUNT_ID
Harness 账户 ID;PAT/SAT 令牌已内嵌账户 ID 时通常无需设置。
HARNESS_BASE_URL
Harness API/UI 基础地址,默认 https://app.harness.io;私有环境(如 harness0)时自行设置。
HARNESS_ORG
默认组织 ID,工具调用未传 org_id 时使用;可选。
HARNESS_PROJECT
默认项目 ID,工具调用未传 project_id 时使用;可选。
HARNESS_MCP_MODE
部署模式:single-user(默认)或 multi-user(多用户 HTTP)。
HARNESS_READ_ONLY
设为 true 时阻止所有写操作,仅允许 list/get,适合共享或演示环境。
HARNESS_TOOLSETS
逗号分隔的工具集过滤列表,控制暴露哪些资源类别;默认加载 38 个默认工具集。
HARNESS_FME_BASE_URL
Split/FME Admin API 地址,默认 https://api.split.io。
HARNESS_SEARCH_PROVIDER
harness_search 的语义搜索后端:local(默认)、remote 或 none。
HARNESS_SEARCH_SERVICE_URL
remote 搜索服务的基地址,使用 remote 提供者时必填。
HARNESS_AUTO_APPROVE_RISK
自动审批风险阈值(none/low_write/medium_write/high_write/all),控制哪些变更免确认。
HARNESS_ALLOW_HTTP
允许非 HTTPS 的 HARNESS_BASE_URL,仅限本地开发使用。
HARNESS_PIPELINE_VERSION
Pipeline YAML 版本(0 或 1,Alpha),决定加载 pipeline 还是 pipeline_v1 资源。
HARNESS_MCP_ALLOWED_HOSTS
HTTP 传输允许的 Host 头主机名列表,用于防 DNS 重绑定。
HARNESS_MCP_ALLOW_UNAUTHENTICATED_HTTP
显式允许非回环接口上的无认证 HTTP,慎用。
HARNESS_API_TIMEOUT_MS
对 Harness API 的请求超时毫秒数,默认 30000。
HARNESS_MAX_RETRIES
对瞬时失败(429/5xx)的重试次数,默认 3。
HARNESS_MAX_BODY_SIZE_MB
HTTP 传输最大请求体大小(MB),默认 10。
HARNESS_RATE_LIMIT_RPS
客户端对 Harness API 的限流(每秒请求数),默认 10。
LOG_LEVEL
日志级别:debug/info/warn/error,默认 info。
HARNESS_MCP_LOG_FILE
stdio 断连/崩溃诊断日志文件路径,默认 ~/.claude/harness-mcp.log。
HARNESS_LOG_UNSAFE_BODIES
是否在日志中包含原始请求/响应体,默认关闭以避免泄露机密。
HARNESS_AUDIT_FILE
审计事件追加写入的 NDJSON 文件路径,用于本地持久采集。
HARNESS_AUDIT_WEBHOOK_URL
接收批量审计事件的 HTTPS webhook 地址。
HARNESS_AUDIT_WEBHOOK_BATCH_SIZE
审计 webhook 批量刷新前的事件数,默认 10。
HARNESS_AUDIT_WEBHOOK_FLUSH_MS
审计事件 webhook 刷新前最长等待毫秒数,默认 5000。
OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT
配置后启用 OpenTelemetry 审计 span(需安装可选 OTel 依赖包)。
HARNESS_HF_CACHE_DIR
本地语义搜索 HuggingFace 模型缓存目录,默认 /tmp/hf-cache。
HARNESS_DIAGNOSE_LOG_FETCH_CONCURRENCY
harness_diagnose 并发下载日志 blob 的上限,默认 3。
HARNESS_MCP_TRUST_PROXY
信任的反向代理跳数,用于按真实客户端 IP 限流,默认 0。
HARNESS_SKIP_ELICITATION
已弃用,请改用 HARNESS_AUTO_APPROVE_RISK=all;保留向后兼容。
HARNESS_API_KEY=pat.xxx.xxx.xxx npx harness-mcp-v2@latest;或先 npm install -g harness-mcp-v2 后全局安装运行;也可 git clone 仓库后用 pnpm 构建(pnpm install && pnpm build)。npx harness-mcp-v2 http --port 8080 启动 HTTP 传输,并设置 HARNESS_MCP_AUTH_TOKEN 等安全相关环境变量。{"mcpServers":{"harness":{"command":"/absolute/path/to/npx","args":["-y","harness-mcp-v2@latest"],"env":{"HARNESS_API_KEY":"pat.xxx.xxx.xxx","PATH":"/directory/containing/node:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"}}}}
以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同(如 VS Code 使用 servers 字段),可用下方配置生成器转换。
{
"servers": {
"harness": {
"command": "/absolute/path/to/npx",
"args": [
"-y",
"harness-mcp-v2@latest"
],
"env": {
"HARNESS_API_KEY": "pat.xxx.xxx.xxx",
"PATH": "/directory/containing/node:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin"
}
}
}
}
写入项目的 .vscode/mcp.json(VS Code 使用 servers 字段)。
claude mcp add harness -e HARNESS_API_KEY=pat.xxx.xxx.xxx -e PATH=/directory/containing/node:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin -- /absolute/path/to/npx -y harness-mcp-v2@latest
在终端运行;先把 <…> 占位符换成你自己的值。
在客户端配置中填入 HARNESS_API_KEY 并重启后,工具列表中应出现 11 个 harness_ 工具(如 harness_list、harness_execute);可发起对话"列出我账户中的组织",能返回 Harness 组织列表即证明连接成功。
连接成功后,可以直接对 AI 助手这样说:
没有匹配的工具
依据项目文档列出,未经本站实测。
Harness MCP Server 2.0 是 Harness 官方维护的 Model Context Protocol 服务器,为 AI 代理提供对 Harness.io 平台的完整访问能力。它没有为每个 API 端点单独设计工具,而是用 11 个统一工具(harness_list、harness_get、harness_create 等)通过基于注册表的分发系统路由到 224 种资源类型,覆盖 CI/CD、GitOps、Feature Flags、云成本管理、安全测试、混沌工程、数据库 DevOps、内部开发者门户、软件供应链、基础设施即代码、治理等 38 个默认工具集。服务器支持通过 npx 零安装启动、全局安装或从源码构建,提供 stdio(本地客户端)和 HTTP(远程/共享部署)两种传输方式,并可部署到 Docker 或 Kubernetes。使用时只需提供 Harness API Key(PAT 或 SAT),账户 ID 会自动从令牌中提取。写操作(创建、更新、删除、执行)默认会通过 elicitation 机制请求用户确认,也可配置基于风险等级的自动批准阈值。
Upstash 官方维护,为 AI 编码助手提供实时更新的第三方库文档
基于 AI 的 NPM 包分析 MCP 服务器
为 AI 编码代理提供预算、验证与回滚的治理控制层
GitHub 官方 MCP Server,用自然语言管理仓库、Issue、PR 与工作流
源版本 b563de3e95ec 数据同步于 2026-10-12 查看 FMRS 评分方法