gradle-mcp-server 是一个 MCP 服务器，旨在为 AI 工具提供与 Gradle 项目进行交互的标准接口。它利用 Gradle Tooling API，使 AI 能够以编程方式查询项目信息和执行任务，从而实现 AI 驱动的分析和自动化。

该服务器提供多种工具，包括项目信息检索、任务执行和分层测试运行。通过这些工具，AI 模型可以深入了解项目结构、执行构建任务并分析测试结果。gradle-mcp-server 支持标准 I/O 和 HTTP/SSE 两种通信模式，方便集成到不同的 AI 工作流程中。其核心价值在于简化了 AI 工具与 Gradle 项目的集成，加速了开发流程，并为智能构建分析提供了基础。开发者可以通过简单的命令行参数配置服务器行为，并利用详细的调试日志进行问题排查。

项目信息结构化查询

gradle-mcp-server 允许 AI 模型以结构化的方式查询 Gradle 项目的各种信息。通过指定 projectPath 和可选的 requestedInfo 列表，AI 可以获取项目的构建结构（根项目、子项目）、可用任务、构建环境详情（Gradle 版本、Java 版本、JVM 参数）以及根项目详情（名称、路径、描述、构建脚本路径）。这种选择性查询机制避免了不必要的数据传输，提高了效率。

例如，一个代码分析 AI 可以使用此功能来理解项目的模块化结构，识别关键任务，并确定构建环境是否满足特定要求。如果 requestedInfo 参数被省略，服务器将返回所有类别的信息，为 AI 提供全面的项目概览。返回的数据以 JSON 格式呈现，方便 AI 模型解析和利用。这使得 AI 能够更好地理解和操作 Gradle 项目，从而实现更智能的自动化和分析。

通用任务灵活执行

该服务器支持执行任意 Gradle 任务，例如 clean、build 或 assemble。通过 projectPath 指定项目路径，tasks 数组指定要执行的任务列表，还可以通过 arguments 数组传递额外的 Gradle 命令行参数，例如 --info 或 -PmyProp=value。此外，还可以通过 jvmArguments 数组设置 JVM 参数，以及通过 environmentVariables 对象设置环境变量。

例如，一个自动化构建 AI 可以使用此功能来触发构建过程，并根据需要传递自定义参数和环境变量。虽然此功能可以执行测试任务，但对于需要详细测试结果的场景，建议使用专门的测试执行工具。服务器返回格式化的文本输出，包括执行摘要、最终状态（成功/失败）以及标准输出/标准错误流的组合，方便 AI 模型进行监控和分析。

分层测试结果解析

gradle-mcp-server 能够执行 Gradle 测试任务，并以分层的 JSON 格式返回详细的测试结果。这种结构化的结果包括测试套件、测试类和测试方法的层级关系，以及每个节点的执行结果（通过、失败、跳过）。对于失败的测试，服务器还会提供失败消息和经过过滤/截断的输出行，以便 AI 模型快速定位问题。

例如，一个测试分析 AI 可以使用此功能来自动分析测试结果，识别失败的测试用例，并根据失败消息和输出行推断根本原因。通过 testPatterns 参数，可以指定测试过滤模式，例如 *.MyTestClass，以缩小测试范围。此外，还可以通过 includeOutputForPassed 参数控制是否包含通过测试的输出，以及通过 maxLogLines 和 defaultMaxLogLines 参数控制输出行的数量限制。

集成优势

gradle-mcp-server 采用客户端-服务器架构，通过标准输入/输出或 HTTP/SSE 等多种传输机制与 AI 模型进行通信。这种设计使得它可以轻松地集成到各种 AI 工作流程中。服务器使用 Gradle Tooling API 与 Gradle 项目进行交互，确保了与 Gradle 构建过程的兼容性和可靠性。此外，服务器还提供了详细的日志记录功能，方便开发者进行调试和故障排除。通过 Ktor 框架实现的 SSE 模式，使得 AI 模型可以通过 HTTP 协议与服务器进行实时通信，从而实现更高效的交互。