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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 10機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
Daggerで使える10機能の一部です。
- 01
キャッシュボリュームの作成
キャッシュ用のボリュームを構築します。
- 02
コンテナの初期化
スクラッチコンテナを作成し、そのIDを返します。
- 03
ディレクトリの作成
空のディレクトリを作成し、そのIDを返します。
- 04
ホスト環境の照会
実行中のホスト環境の状態を確認します。
05-07
このセットには3機能あります。
Daggerで使える10機能の一部です。
- 05
Gitリポジトリの照会
Gitリポジトリの情報を取得します。
- 06
GraphQLクエリの実行
フィールドを連鎖させてDAGを構成したり、Dagger Engineに対して直接GraphQLクエリを実行したりできます。
- 07
現在のモジュールの照会
現在実行中のモジュールの状態を確認します。
08-10
このセットには3機能あります。
Daggerで使える10機能の一部です。
- 08
HTTPファイル取得
指定したURLからファイルをダウンロードします。
- 09
機密情報の作成
環境変数、ファイル、またはコマンドから新しい機密情報を作成します。
- 10
エンジンバージョンの確認
Dagger Engineのバージョンを取得します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Automated Pipeline Debugging
An engineer asks the agent to find why a build failed by inspecting the engine state.
Dynamic Build Orchestration
The agent composes a new test suite by chaining GraphQL queries to create a DAG.
Containerized Testing
A developer instructs the agent to spin up a scratch container to run a specific test suite.
Secret Management
The agent creates and uses secrets from environment variables to secure a deployment.
タスクを自動化
Daggerを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
Daggerは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均1002ms。本番環境で高速。
Daggerは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 736ms
- 最遅日
- 1256ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-7%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。10個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が Dagger のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは Dagger のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
Dagger Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_jU749naeDKubVrRR38BTiJPB8XzxtT6YXppJtFAW/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — Dagger capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"dagger-programmable-ci-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_jU749naeDKubVrRR38BTiJPB8XzxtT6YXppJtFAW/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? DaggerをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
Daggerユーザーが任せたい仕事のために。
CI/CDの自動化とインフラ管理を効率化したいエンジニア向けです。AIエージェントを活用して、開発フローをコードやチャットから直接操作したいプロフェッショナルに最適です。
- 01
DevOpsエンジニア
チャットインターフェースから離れることなく、パイプラインのデバッグや実行を自動化できます。
- 02
ソフトウェア開発者
コードエディタから直接、ビルド、テスト、コンテナ操作を実行できます。
- 03
SRE
プログラマブルなCIロジックを用いて、エンジンの状態確認やインフラタスクのオーケストレーションを行えます。
FAQ
Daggerユーザーからのよくある質問。
- 01
What is the Dagger MCP used for?
It allows your AI agent to orchestrate delivery pipelines by interacting with the Dagger Engine's GraphQL API.
- 02
Do I need to run Dagger locally?
Yes, you must ensure a Dagger Engine is running in your environment and provide the session port and token to the MCP.
- 03
Can my agent run container operations?
Yes, the MCP includes capabilities to initialize scratch containers and manage OCI-compatible states.
- 04
How does the agent handle secrets?
The agent can create new secrets using values from environment variables, files, or command outputs.
- 05
Which AI clients can use this MCP?
Any MCP-compatible client like Claude, Cursor, Windsurf, or VS Code can use this MCP.
- 06
How do I run a specific build command using Dagger?
You can use the execute_graphql_query capability to send a raw GraphQL query to the Dagger engine, allowing you to chain container operations like from, withExec, and stdout.
- 07
Can I access files from my local machine in the pipeline?
Yes, the query_host capability allows you to retrieve the state ID for your host environment, which can then be used to mount local directories into your Dagger containers.
- 08
How are secrets handled in this integration?
Use the query_secret capability to load secrets from URIs (like env:// or file://). This returns a secret ID that can be safely passed to other Dagger operations without exposing the plaintext value.
さがす
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