Github Repository Inspector

🚀 MCP-Inspector-v0.6.0：GitHub MCP 服务器

本项目实现了 Model Context Protocol (MCP) 服务器，可让人工智能助手（如 Claude）与 GitHub 仓库、问题和拉取请求进行交互，极大提升了 AI 与 GitHub 生态的协作效率。

🚀 快速开始

本服务器能使人工智能助手与 GitHub 仓库、问题和拉取请求进行交互。启动前，请确保满足以下先决条件：

• Python 3.8+
• GitHub API 令牌

安装步骤

1. 克隆此仓库：

   git clone https://github.com/yourusername/github-mcp-server.git
   cd github-mcp-server
   

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 设置你的 GitHub 令牌为环境变量：

   export GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
   

4. 运行服务器：

   python server.py
   

服务器将在 http://localhost:5000 上启动。

✨ 主要特性

• 仓库搜索：根据搜索查询查找 GitHub 仓库
• 问题管理：获取、创建和评论问题
• 拉取请求处理：查看和管理拉取请求
• 仓库分析：获取仓库的统计信息和见解

💻 使用示例

端点

MCP 服务器提供以下端点：

• GET /mcp/discover：返回可用操作及其参数
• POST /mcp/execute：根据提供的参数执行操作

基础用法

发现

curl -X GET http://localhost:5000/mcp/discover

执行仓库搜索

curl -X POST http://localhost:5000/mcp/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "endpoint": "search_repositories",
    "parameters": {
      "query": "machine learning"
    }
  }'

获取仓库问题

curl -X POST http://localhost:5000/mcp/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "endpoint": "get_repo_issues",
    "parameters": {
      "owner": "openai",
      "repo": "whisper"
    }
  }'

📚 详细文档

架构

服务器遵循 Model Context Protocol 规范，以允许 AI 助手：

1. 发现可用操作
2. 执行带有适当参数的操作
3. 以结构化格式处理和返回结果

扩展服务器

你可以通过以下方式扩展服务器：

1. 在 discover() 函数中添加新的端点
2. 实现相应的处理函数
3. 更新 execute() 函数中的路由

安全注意事项

• 服务器使用 API 令牌进行 GitHub 身份验证
• 实现速率限制以防止滥用
• 对所有参数进行输入验证
• 考虑实现 OAuth 以获得更安全的令牌管理

演示

请参阅演示视频了解服务器功能的 walkthrough。

📄 许可证

本项目采用 MIT License。

📞 联系

有关问题或支持，请在此仓库上打开问题。