前言

🤖Hi，各位开发者！

AI 赋能开发的浪潮已至，将 AI 工具融入日常工作流，已不再是加分项，而是每个程序员的必备技能。但对于广大的云效用户来说，一个关键问题摆在面前：如何让强大的 AI 能力与我们熟悉的云效无缝协作，真正实现 “1+1>2” 的开发提效？

本文将为你详细介绍一款强大的 AI 开发工具——iflow-cli，并手把手带你完成配置，将其与 云效mcp-server 强强联合，轻松应对各种开发场景，让你的云效体验和开发效率双双起飞！

什么是 iFlow CLI

iFlow CLI^【1】 是一款直接在终端中运行的强大 AI 助手。它能够无缝分析代码仓库、执行编程任务、理解上下文需求，通过自动化处理从简单的文件操作到复杂的工作流程，全面提升您的工作效率。

核心特性

1. 免费 AI 模型：通过心流开放平台^【2】访问强大的免费 AI 模型，包括 Kimi K2、Qwen3 Coder、DeepSeek v3 等；
2. 灵活集成：完全支持 OpenAI 协议的模型提供商；
3. 直观界面：简洁的终端体验，提供上下文感知的智能辅助；
4. 开箱即用：预配置的 MCP 服务器和专业代理协同工作，自动解决复杂问题。

安装 iFlow CLI

安装命令

机器需要预装 Nodejs 18+；

bash -c "$(curl -fsSL https://cloud.iflow.cn/iflow-cli/install.sh)"

windows 用户可运行 npm install -g @iflow-ai/iflow-cli 安装 iFlow CLI，然后通过运行命令 iflow 来启动 cli。

配置身份验证

访问 链接1 注册账号并登录，然后访问 链接2 生成个人 token。复制个人 token 后，在命令输入 iflow 命令，按照提示输入个人 token，完成配置。

你也可以直接修改配置文件，编辑 ~/.iflow/settings.json 中的配置文件来配置个人 token。

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "iflow",
  "apiKey": "your iflow key",
  "baseUrl": "https://apis.iflow.cn/v1",
  "modelName": "Qwen3-Coder",
  "searchApiKey": "your iflow key"
}

在 iFlow CLI 中配置云效 mcp server

云效^【3】 mcp-server 工具^【4】为 AI 助手提供了与云效平台交互的能力，能够让 AI 助手可以读取项目中工作项的内容，在理解需求后自动编写代码，并提交代码合并请求。企业研发团队可以使用它协助代码审查、优化任务管理、减少重复性操作，从而专注于更重要的创新和产品交付。

生成云效个人 token

如果你还没有云效账号和组织，请访问 链接 登录阿里云账号并注册一个组织。

访问个人令牌页创建一个个人令牌。主要到期时间选择一个比较长的时间，并且赋予所有api读写权限。

创建完毕后，复制云效个人 token。

配置 iflow-cli 使用云效 mcp server

打开 iflow-cli 的配置文件 ~/.iflow/settings.json。 在 mcpServers 配置项中加入对云效 mcp server 的配置。

    "yunxiao": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "alibabacloud-devops-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "YUNXIAO_ACCESS_TOKEN": "你的云效个人token"
      }
    }

配置完毕的示例如下：

验证云效 mcp server 是否能正常工作

在命令行终端输入 iflow 命令后，进行 iflow 的执行页面，在输入框中输入 /mcp 指令，查看当前的 mcp 信息。

如果云效 mcp server 安装正常，则 iflow 会列出云效相关的 mcp tools。

在 iFlow CLI 中使用云效 mcp server

至此，你就完成了 iflow-cli 的安装以及云效 mcp server 的配置。接下来可以使用云效 mcp server 的强大能力来帮你完成各项事务了。

我们来实现一个典型的场景，首先编写一个需求，然后让大模型帮我们读取需求内容并实现，最后让大模型帮我们生成合并代码请求，完成整个开发工作。最后让大模型生成一条流水线，来自动进行构建和打包操作。

首先导入示例代码库

访问 链接，点击导入代码库，导入示例代码库。

初始化 iFlow CLI

导入完成后，将代码库 clone 到本地。然后打开命令行终端切换到该代码库根目录，输入 iflow 指令打开 iflow 终端。

在 iflow 终端对话框中输入 /init 来让 iflow 感知该代码库的上下文。iflow 运行完毕后会在代码库根目录生成 IFLOW.MD 文件。

从描述中可以看出 iflow 总结了该代码库的架构，并且识别出该代码库实现了计算器能力，并且提供了相应的测试类。

创建工作项

然后我们在 iflow 对话框中输入指令：查看当前云效组织下有哪些项目？iflow 会读取当前用户的相关信息，列出项目列表。

我们接下来录入需求：在 bowen 项目下增加一个工作项，工作项内容为："为计算器实现除法运算。"大模型会自动调用云效的 mcp server 为我们创建新的工作项。创建完毕后会返回当前工作项的 id 信息。

接下来让大模型查看该工作项详情：

查看 id 为 e253ab7cfcfb49608c64d75183 的工作项详情。大模型会展示出该工作项内容。

查看云效的项目管理页面可以看到改工作项。

实现需求

接下来输入："请给当前代码库创建一个新的分支 feature/cal，源分支为 main。并写代码实现该工作项的需求。"

大模型会自动创建一个代码库分支，并且在新分支下编写实现代码，且会自动运行测试，保障代码的准确性。

创建合并请求

接下来指示："帮我创建一个合并请求，源分支为当前分支，目标分支为 main，并根据代码改动填充描述信息"。大模型会自动帮我们提交代码，并创建成功合并请求。

访问合并请求的地址，我们可以看到改动。

大模型还贴心的为我们实现了测试。

创建云效流水线

在 iflow 对话框中输入： “为该代码库创建一条云效流水线”。大模型会自动分析该代码库技术栈，选择适合的模版生成流水线。

运行流水线

接下来让大模型运行该流水线。“运行 id 为 4370888 的流水线”

我们可以在页面上查看流水线的运行请求。

我们也可以通过云效 mcp server 来查看流水线运行的结果。在 iflow 的对话框中输入："查看流水线 id 为 4370888 的最新实例情况"。iflow 返回了以下结果。

至此，我们完成了需求录入、代码编写、流水线创建和运行等 devops 核心流程，后续你也可以继续修改流水线实现部署环节，彻底完成 devops 闭环。

拓展能力

除了上述展示的能力外，云效 mcp server 还有其他能力。你可以通过以下提示词来综合运用，实现各种场景。

企业管理的相关实践

云效 mcp server 提供了多种 tools 来管理用户的组织列表、组织的部门信息、角色信息、成员信息等。你可以在 iflow 对话框中输入指令来调用这些信息，比如：

1. 帮我查看当前组织的相关信息。
2. 帮我查看我加入了哪些组织？
3. 帮我查看 XX 组织下都有哪些成员？
4. 列出 XX 组织的部门信息。

代码管理的相关实践

你可以在 iflow 对话框中输入各种指令来管理你的代码仓库。

1. 帮我查看当前云效组织下都有哪些代码库仓库？
2. 帮我查看 Codeup-Demo 这个代码仓库都有哪些文件？以目录树的格式展示出来。
3. 给 Codeup-Demo 这个代码仓库创建一个新的分支，名为 feature/test，基础分支为 master。
4. 给 Codeup-Demo 这个代码库创建一个合并请求，源分支为 feature/test，目标分支为 master。

项目管理的相关实践

项目管理模块云效 mcp server 提供了搜索项目、获取项目详情、搜索工作项、创建工作项等一系列工具。以下是一些典型应用场景。

1. 列出我加入的项目列表。
2. 查看 XX 项目 ID 编号为 XXXX 的工作项。
3. 将这个工作项的内容重新整理，按照子项进行拆分，并创建为一系列的子工作项。
4. 对 XXXX 工作项创建评论，评论内容为：“这个需求还需要再次评审”。

流水线工具的相关实践

流水线模块云效 mcp server 提供了查看流水线列表、运行流水线、查看流水线实例详情等一系列工具。

1. 查看当前企业的流水线列表。
2. 运行编号为 XX 的流水线。
3. 查看编号为 XX 的流水线的最新运行实例。

结语

iFLOW CLI 工具结合云效 mcp server，让用户可以彻底脱离浏览器，在一个命令行界面实现需求、代码、构建、部署的闭环，其中大模型可以帮我们完成至少 80% 的工作量，希望用户能继续发掘使用场景，拥抱未来趋势。

【1】iFlow CLI

【2】心流开放平台

【3】云效

【4】mcp-server 工具