modelscope·@AsyncFuncAI/github-chat-mcp
一种MCP服务器,它通过GitHub聊天API启用对GitHub存储库的分析和查询,允许用户对存储库进行索引并对其代码、架构和技术堆栈提出问题。
一个用于通过 GitHub Chat API 分析和查询 GitHub 仓库的模型上下文协议 (MCP)。官方网站: https://github-chat.com
# Install with pip
pip install github-chat-mcp
# Or install with the newer uv package manager
uv install github-chat-mcp
示例提示:
在开始之前,请确保您拥有 GitHub Chat API 密钥。这是使用该服务所必需的。
首先安装 uv。
MacOS/Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
在 mcp.json 中:
{
"mcpServers": {
"github-chat": {
"command": "uvx",
"args": [
"github-chat-mcp"
]
}
}
}
如上所述,由于是免费版本,因此不需要环境变量。
# claude_desktop_config.json
# Can find location through:
# Hamburger Menu -> File -> Settings -> Developer -> Edit Config
# Must perform: brew install uv
{
"mcpServers": {
"github-chat": {
"command": "uvx",
"args": ["github-chat-mcp"],
"env": {
}
}
}
}
您可以自动通过 Smithery 安装适用于 Claude Desktop 的 GitHub Chat:
npx -y @smithery/cli install github-chat-mcp --client claude
首先索引一个 GitHub 仓库: "索引位于 https://github.com/username/repo 的 GitHub 仓库"
然后询问关于该仓库的问题: "这个仓库中使用的核心技术栈是什么?"
运行:
npx @modelcontextprotocol/inspector uvx github-chat-mcp
git clone https://github.com/yourusername/github-chat-mcp.git
首先安装 uv。
MacOS/Linux:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
然后安装 MCP 服务器依赖项:
cd github-chat-mcp
# Create virtual environment and activate it
uv venv
source .venv/bin/activate # MacOS/Linux
# OR
.venv/Scripts/activate # Windows
# Install dependencies
uv sync
# `pip install mcp[cli]` if you haven't
mcp install /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/github-chat-mcp/src/github_chat_mcp/server.py -v "GITHUB_API_KEY=API_KEY_HERE"
# claude_desktop_config.json
# Can find location through:
# Hamburger Menu -> File -> Settings -> Developer -> Edit Config
{
"mcpServers": {
"github-chat": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/github-chat-mcp",
"run",
"github-chat-mcp"
],
"env": {
}
}
}
}
首先索引一个 GitHub 仓库: "索引位于 https://github.com/username/repo 的 GitHub 仓库"
然后询问关于该仓库的问题: "这个仓库中使用的核心技术栈是什么?"
运行:
# If mcp cli installed (`pip install mcp[cli]`)
mcp dev /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/github-chat-mcp/src/github_chat_mcp/server.py
# If not
npx @modelcontextprotocol/inspector \
uv \
--directory /ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/github-chat-mcp \
run \
github-chat-mcp
然后访问 http://localhost:5173 上的 MCP 检查器。您可能需要在检查器中的环境变量下添加您的 GitHub API 密钥,键名为 GITHUB_API_KEY。
FASTMCP_LOG_LEVEL 环境变量进行调整(例如 FASTMCP_LOG_LEVEL="ERROR")一个MCP服务器,它在本地git仓库上提供语义搜索功能,使用户能够克隆仓库、处理分支并通过矢量化代码块搜索代码。
一种模型上下文协议(MCP)服务器,可以帮助大型语言模型以最少的设置来索引、搜索和分析代码库。
一个功能齐全的编码代理,它使用符号操作(由语言服务器启用),即使在大型代码库中也能很好地工作。本质上是 Cursor 和 Windsurf Agents、Cline、Roo Code 等的免费替代品。
为虚幻引擎代码库提供深度源代码分析,使人工智能助手能够理解C++类结构、搜索代码和分析子系统。
一个通过分析你的编程项目、自动提取技能并生成专业描述来更新你的JSON简历,从而增强AI助手功能的服务器。
一种模型上下文协议服务器,使大型语言模型能够通过强大的API与Git仓库进行交互,支持仓库初始化、克隆、文件暂存、提交和分支管理等操作。