GitHub MCP 服务器

一个模型上下文协议 (MCP) 服务器，提供与 GitHub API 交互的工具。目前支持使用描述、主题和网站 URL 创建仓库。

功能

• 使用描述自动生成名称创建 GitHub 仓库
• 为仓库添加主题/标签
• 设置仓库主页
• 自动初始化仓库并生成 README 文件

安装指南

1. 克隆代码库：

   git clone https://github.com/your-repository.git
   

2. 安装依赖项：

   npm install
   

3. 构建服务器：

   npm run build
   

配置

该服务器需要一个具有仓库创建权限的 GitHub 个人访问令牌。将以下内容添加到您的 MCP 设置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/github-server/build/index.js"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-github-token"
      }
    }
  }
}

可用工具

create_repo

使用自然语言命令创建或更新 GitHub 仓库。

命令格式

该工具接受不同的自然语言命令来执行各种操作：

创建仓库：

Create a repository for [描述] with tags [标签1 标签2 标签3] website [url]

或者

Make a new repository called [描述] tagged with [标签1, 标签2, 标签3]

更新仓库描述：

Update [owner/repo] description to [新描述]

或者

Change [repo-name] description as [新描述]

更新仓库标签：

Update [owner/repo] tags to [标签1 标签2 标签3]

或者

Set [repo-name] topics as [标签1, 标签2, 标签3]

更新仓库主页：

Update [owner/repo] website to [url]

或者

Set [repo-name] homepage as [url]

示例用法

创建新仓库：

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "github",
  tool_name: "create_repo",
  arguments: {
    command: "Create a repository for my machine learning image classifier with tags python tensorflow computer-vision website https://example.com/docs"
  }
});

此命令将执行以下操作：

1. 创建名为 "my-machine-learning-image-classifier" 的仓库
2. 设置描述为 "my machine learning image classifier"
3. 添加 "python", "tensorflow" 和 "computer-vision" 作为仓库主题
4. 设置网站为 "https://example.com/docs"
5. 初始化并创建 README 文件

更新仓库描述：

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "github",
  tool_name: "create_repo",
  arguments: {
    command: "Update username/existing-repo description to Updated ML project for image classification"
  }
});

更新仓库标签：

const result = await use_mcp_tool({
  server_name: "github",
  tool_name: "create_repo",