server-gitlab 是一个 MCP 服务器，旨在通过 GitLab API 扩展 AI 模型的能力，实现项目管理、文件操作等功能。它提供了一系列工具，包括创建/更新文件、批量推送文件、搜索仓库、创建仓库、获取文件内容、创建 issue 和 merge request 以及 fork 仓库和创建分支等。通过自动创建分支、全面的错误处理和 Git 历史记录保留，简化了开发流程。

该服务器与 AI 模型无缝集成，使 AI 能够直接与 GitLab 仓库交互，例如，AI 可以根据用户指令创建新的 issue 或修改项目文件。核心价值在于自动化代码管理任务，减少手动操作，提高开发效率。它可以通过 Docker 或 NPX 部署，并通过 GitLab 个人访问令牌进行身份验证，确保安全访问。

自动分支创建

server-gitlab 能够根据需要自动创建新的分支。当AI模型尝试创建、更新文件或推送更改时，如果指定的分支不存在，服务器会自动在GitLab项目中创建该分支。这简化了AI模型与版本控制系统的交互，无需手动预先创建分支。例如，AI模型可以根据用户指令，直接修改项目中的某个配置文件，而无需关心该文件是否存在于特定的分支上。服务器会自动创建或更新相应的分支，确保操作顺利完成。这项功能通过调用GitLab API的创建分支接口实现，并对常见的错误情况进行处理，例如权限不足或分支名称冲突等。

批量文件操作

server-gitlab 支持批量文件操作，允许AI模型在单个提交中推送多个文件。这对于需要一次性更新多个文件的场景非常有用，例如，AI模型需要根据用户指令，批量修改项目中的多个配置文件。通过 push_files 工具，AI模型可以将多个文件的路径和内容一次性提交到GitLab服务器。服务器会将这些文件打包成一个提交，并推送到指定的分支。这减少了AI模型与GitLab服务器之间的交互次数，提高了效率。技术上，该功能通过循环调用GitLab API的文件创建或更新接口实现，并在最后调用提交接口完成提交。

全面的错误处理

server-gitlab 提供了全面的错误处理机制，能够向AI模型返回清晰的错误信息，帮助开发者快速定位和解决问题。例如，当AI模型尝试访问一个不存在的项目时，服务器会返回一个包含详细错误信息的响应，例如 "Project not found"。当AI模型尝试创建一个已经存在的文件时，服务器会返回一个包含详细错误信息的响应，例如 "File already exists"。这些错误信息可以帮助开发者快速定位问题，并采取相应的措施。错误处理机制基于对GitLab API返回的错误码进行解析和转换，并根据不同的错误类型生成相应的错误信息。

Git历史记录保留

server-gitlab 在执行文件操作时，会维护正确的Git历史记录，避免强制推送等破坏历史记录的行为。每次文件创建、更新或删除操作都会生成一个新的提交，并保留完整的提交历史。这对于代码审查、版本回溯和协作开发至关重要。例如，当AI模型修改了项目中的某个文件时，服务器会创建一个新的提交，并保留之前的提交历史。开发者可以通过GitLab的历史记录功能，查看每次修改的详细信息，包括修改人、修改时间和修改内容。这项功能通过调用GitLab API的提交接口实现，并确保每次提交都基于最新的代码版本。