• AUTOMATISÉ
  • INTÉGRÉ
  • EFFICACE
  • HUMAIN

Orchestrer vos pipelines de build et test avec votre IA

Connectez Dagger à votre client IA une seule fois. Votre agent s'occupe ensuite de l'exécution de vos workflows conteneurisés complexes.

Demandez à l'IA à propos de cette page

Réponse rapide

Mon IA peut-elle exécuter des pipelines CI/CD avec Dagger ?

Oui. Votre IA utilise Dagger pour exécuter des tâches conteneurisées et les enchaîner en opérations DAG complexes. Elle gère tout le cycle de vie en interagissant avec le moteur Dagger via GraphQL. Vous obtenez un pipeline programmable entièrement piloté par le langage naturel.

Résultats des pipelines

Où vos builds sont déployés.

Ce qui se passe quand votre IA prend le contrôle de vos builds.

AUTOMATISÉ

Exécution conteneurisée

L'IA déclenche des tâches spécifiques dans des conteneurs isolés. Cela garantit que vos builds s'exécutent toujours dans le même environnement.

INTÉGRÉ

Opérations DAG enchaînées

Votre agent lie plusieurs étapes en un seul graphe orienté acyclique. Il gère les dépendances entre le build, le test et le déploiement.

EFFICACE

Gestion intelligente du cache

L'IA utilise les volumes pour réutiliser les données des exécutions précédentes. Cela réduit le travail redondant et accélère vos retours.

HUMAIN

Intervention manuelle

Si un build échoue ou atteint une étape critique, l'IA s'arrête et vous demande quoi faire. Vous décidez de relancer, de corriger le code ou d'annuler.

Le flux

Ce que fait votre IA lors d'une demande de pipeline.

Votre IA agit comme un orchestrateur, traduisant votre intention en instructions conteneurisées exécutables.

  1. Inspecter l'environnement

    L'IA analyse vos fichiers locaux et la structure de vos répertoires pour comprendre le contexte du projet avant de lancer un build.

    query_directory

  2. Exécuter les tâches de build

    Votre agent envoie des commandes au moteur Dagger pour lancer des conteneurs et exécuter votre logique de build ou de test.

    execute_graphql_query

  3. Vérifier les artefacts

    L'IA vérifie le résultat d'un conteneur pour confirmer la réussite du build ou inspecter les logs en cas d'échec.

    query_container

  4. Gérer les données de build

    L'IA vérifie les volumes existants pour voir si elle peut sauter des étapes en utilisant les données mises en cache.

    query_cache_volume

Essayez

Copiez ces exemples pour commencer.

Utilisez ces prompts pour lancer votre premier workflow Dagger.

Points de départ

Ce sont des exemples. Remplacez les noms de dépôts ou de tâches par ceux de votre projet réel.

Dagger Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_jU749naeDKubVrRR38BTiJPB8XzxtT6YXppJtFAW/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Dagger capabilities are ready to use.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "dagger-programmable-ci-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_jU749naeDKubVrRR38BTiJPB8XzxtT6YXppJtFAW/mcp"
    }
  }
}
Copiez dans le chat04

  • Lance un build pour le dépôt 'auth-service' et dis-moi s'il réussit.

  • Vérifie le contenu du répertoire 'dist' dans mon projet actuel.

  • Exécute la suite de tests pour 'frontend-app' en utilisant la dernière image conteneurisée.

  • Regarde le volume de cache pour voir si on peut réutiliser les couches de build d'hier.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Commencez ici

Connectez Dagger une fois, puis demandez.

Liez simplement Dagger à votre client compatible MCP. Vos identifiants restent chiffrés et vous pouvez lancer vos pipelines immédiatement.

Connecter Dagger à votre IA

FAQ

Comportement de l'orchestration Dagger

  • 01

    L'IA peut-elle modifier mon code source local ?

    Non. L'IA peut lire votre répertoire et exécuter des tâches dans des conteneurs, mais elle n'a pas la permission de modifier vos fichiers locaux directement.

  • 02

    L'IA gère-t-elle le déploiement réel en production ?

    L'IA peut exécuter les étapes de déploiement définies dans votre pipeline Dagger, mais elle ne peut pas contourner les validations manuelles que vous avez configurées.

  • 03

    Comment l'IA sait-elle si un build a échoué ?

    L'IA interroge la sortie du conteneur et l'interface GraphQL pour vérifier le statut de sortie de vos tâches.

  • 04

    L'IA peut-elle voir l'intégralité de mon disque dur ?

    Non. Elle ne peut accéder qu'aux répertoires spécifiques pour lesquels vous lui donnez du contexte via l'outil de requête de répertoire.

  • 05

    Cela va-t-il remplacer mon fournisseur CI/CD actuel ?

    Pas nécessairement. Vous pouvez l'utiliser en complément de votre installation actuelle pour exécuter des versions locales et programmables de vos pipelines.

  • D'autres questions sur Dagger ? La page du connecteur y répond. Voir toutes les capacités du connecteur Dagger

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