Ejemplos de Uso
Estos ejemplos muestran prompts en lenguaje natural que puedes usar con cualquier asistente de IA conectado a GitLab MCP Server. El servidor los traduce automáticamente en operaciones de la API de GitLab.
Gestión de proyectos
Sección titulada «Gestión de proyectos»Listar tus proyectos
Sección titulada «Listar tus proyectos»Prompt: “Muéstrame mis proyectos de GitLab”
El servidor llama a gitlab_project con action: list, devolviendo nombres de proyectos, descripciones y URLs.
Crear un issue
Sección titulada «Crear un issue»Prompt: “Crea un reporte de bug en my-group/my-project titulado ‘Login page returns 404 after password reset’ con etiquetas bug y priority::high”
El servidor llama a gitlab_issue con action: create, estableciendo el título, descripción, etiquetas y proyecto en una única operación.
Gestionar etiquetas
Sección titulada «Gestionar etiquetas»Prompt: “Lista todas las etiquetas en el proyecto frontend y crea una nueva etiqueta llamada ‘accessibility’ con color #0052CC”
El servidor primero llama a gitlab_label con action: list para mostrar las etiquetas existentes, luego action: create para añadir la nueva.
Seguir milestones
Sección titulada «Seguir milestones»Prompt: “Muéstrame el progreso del milestone Sprint 14 en my-project”
El servidor llama a gitlab_milestone con action: get, devolviendo el porcentaje de completado, conteos de issues abiertos/cerrados y fecha límite.
Revisión de código
Sección titulada «Revisión de código»Listar merge requests abiertos
Sección titulada «Listar merge requests abiertos»Prompt: “Muéstrame todos los merge requests abiertos asignados a mí”
El servidor llama a gitlab_merge_request con action: list, filtrando por asignado y estado.
Analizar cambios de un MR
Sección titulada «Analizar cambios de un MR»Prompt: “Analiza los cambios de código en el merge request !42 buscando posibles bugs y problemas de seguridad”
El servidor usa gitlab_analyze_mr_changes (sampling), que obtiene el diff, lo envía al LLM para análisis, y devuelve una revisión estructurada con hallazgos.
Revisión de seguridad de un MR
Sección titulada «Revisión de seguridad de un MR»Prompt: “Haz una revisión de seguridad del MR !78 en el proyecto backend”
El servidor usa gitlab_review_mr_security (sampling), que examina el diff en busca de vulnerabilidades de seguridad como fallos de inyección, secretos hardcodeados y problemas de autenticación.
Resumir la discusión de un MR
Sección titulada «Resumir la discusión de un MR»Prompt: “Resume los comentarios de revisión del MR !42”
El servidor usa gitlab_summarize_mr_review (sampling), consolidando todos los comentarios y discusiones de revisión en un resumen conciso.
Verificar estado del pipeline
Sección titulada «Verificar estado del pipeline»Prompt: “¿Cuál es el estado del último pipeline en my-project?”
El servidor llama a gitlab_pipeline con action: list, devolviendo el estado, duración y etapas del pipeline más reciente.
Diagnosticar fallo de pipeline
Sección titulada «Diagnosticar fallo de pipeline»Prompt: “¿Por qué falló el pipeline #12345?”
El servidor usa gitlab_analyze_pipeline_failure (sampling), que obtiene los logs de los jobs, identifica el paso que falló, y proporciona un análisis de causa raíz con correcciones sugeridas.
Revisar configuración CI
Sección titulada «Revisar configuración CI»Prompt: “Revisa el .gitlab-ci.yml en my-project para mejores prácticas”
El servidor usa gitlab_analyze_ci_configuration (sampling), analizando la configuración CI en busca de oportunidades de optimización, problemas de seguridad y violaciones de mejores prácticas.
Gestión de releases
Sección titulada «Gestión de releases»Crear un release
Sección titulada «Crear un release»Prompt: “Crea el release v2.1.0 desde el tag v2.1.0 en my-project con notas de release sobre la corrección de login y mejoras de rendimiento”
El servidor llama a gitlab_release con action: create, asociando el release con el tag y estableciendo la descripción.
Generar notas de release
Sección titulada «Generar notas de release»Prompt: “Genera notas de release para el milestone ‘v2.1’ basándote en todos los issues cerrados y MRs fusionados”
El servidor usa gitlab_generate_release_notes (sampling), que recopila todos los issues y merge requests del milestone y genera notas de release categorizadas (Características, Correcciones de Bugs, Mejoras).
Informe de milestone
Sección titulada «Informe de milestone»Prompt: “Dame un informe de progreso del milestone Q2”
El servidor usa gitlab_generate_milestone_report (sampling), proporcionando métricas sobre porcentaje de completado, velocidad, bloqueantes y fecha de finalización estimada.
Colaboración en equipo
Sección titulada «Colaboración en equipo»Buscar código
Sección titulada «Buscar código»Prompt: “Busca usos de la función obsoleta authenticateUser en todos mis proyectos”
El servidor llama a gitlab_search con action: code, buscando en todos los proyectos el patrón de código especificado.
Encontrar deuda técnica
Sección titulada «Encontrar deuda técnica»Prompt: “Identifica la deuda técnica en el proyecto backend”
El servidor usa gitlab_find_technical_debt (sampling), analizando issues, patrones de código y métricas del proyecto para identificar áreas de deuda técnica acumulada.
Gestionar miembros
Sección titulada «Gestionar miembros»Prompt: “Lista todos los miembros del proyecto frontend y sus niveles de acceso”
El servidor llama a gitlab_member con action: list, devolviendo los miembros del equipo con sus roles y permisos.
Análisis de despliegues
Sección titulada «Análisis de despliegues»Prompt: “Analiza el historial de despliegues del entorno de producción del último mes”
El servidor usa gitlab_analyze_deployment_history (sampling), examinando la frecuencia de despliegues, tasas de éxito, patrones de rollback y métricas tipo DORA.