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Glama

GitHub MCP Server

by J-nowcow
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MCP GitHub + MCP Client 프로젝트

이 프로젝트는 GitHub MCP Server와 MCP Client (FastAPI + LangGraph) 두 부분으로 구성되어 있습니다.

🏗️ 프로젝트 구조

├── mcp_github/ # GitHub MCP Server (fastMCP 기반) └── mcp_client/ # MCP Client (FastAPI + LangGraph)

🚀 MCP GitHub Server

GitHub MCP server built with fastMCP.

설치

# 가상환경 활성화 source venv/bin/activate # 개발 모드로 설치 pip install -e .

환경변수 설정

GitHub API를 사용하려면 Personal Access Token이 필요합니다:

  1. GitHub Settings > Tokens에서 새 토큰 생성

  2. 필요한 권한: repo, user

  3. 환경변수 설정:

# .env 파일 생성 (프로젝트 루트에) echo "GITHUB_TOKEN=your_token_here" > .env # 또는 직접 환경변수 설정 export GITHUB_TOKEN=your_token_here

실행

# 가상환경 활성화 source venv/bin/activate # MCP 서버 실행 python -m mcp_github.server

Cursor 설정

Cursor에서 MCP 서버를 연결하려면 다음 설정을 사용하세요:

{ "mcpServers": { "github": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_github.server"], "cwd": "/Users/hyunwoo/Desktop/클테코/20250904_githubMCP", "env": { "PYTHUB_TOKEN": "your_github_token_here", "PYTHONPATH": "/Users/hyunwoo/Desktop/클테코/20250904_githubMCP" } } } }

사용 가능한 도구들

읽기 전용 도구들 (Read Tools)

health

서버 상태 확인

{ "status": "ok" }

getRepo

GitHub 저장소 정보 조회

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice" }

listPullRequests

Pull Request 목록 조회

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "state": "open" }

getPRDiff

Pull Request의 diff 조회

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "number": 1 }

getFile

저장소의 파일 내용 조회

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "path": "README.md", "ref": "main" }

쓰기 도구들 (Write Tools)

createOrUpdateFile

파일 생성 또는 수정

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "path": "new_file.txt", "content": "Hello, World!", "message": "Add new file", "branch": "main", "committer_name": "Your Name", "committer_email": "your.email@example.com" }

deleteFile

파일 삭제

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "path": "file_to_delete.txt", "message": "Delete file", "branch": "main" }

createBranch

새 브랜치 생성

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "new_branch": "feature-branch", "base_branch": "main" }

createCommitWithMultipleFiles

여러 파일을 한 번에 커밋

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "files": [ { "path": "file1.txt", "content": "Content 1", "operation": "create" }, { "path": "file2.txt", "content": "Updated content", "operation": "update" } ], "message": "Multiple file changes", "branch": "main" }

getRepositoryStatus

저장소 상태 및 최신 커밋 정보 조회

{ "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "ref": "main" }

사용 예시

파일 생성 및 커밋

  1. 새 파일 생성:

{ "tool": "createOrUpdateFile", "arguments": { "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "path": "docs/new_feature.md", "content": "# New Feature\n\nThis is a new feature documentation.", "message": "Add new feature documentation" } }

  1. 파일 수정:

{ "tool": "createOrUpdateFile", "arguments": { "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "path": "README.md", "content": "# Updated README\n\nUpdated content here.", "message": "Update README" } }

  1. 새 브랜치에서 작업:

{ "tool": "createBranch", "arguments": { "owner": "J-nowcow", "repo": "github-MCP-practice", "new_branch": "feature/new-ui", "base_branch": "main" } }

🧠 MCP Client (FastAPI + LangGraph)

Azure OpenAI + GitHub MCP Server를 연결하는 MCP Client(FastAPI + LangGraph) 프로젝트입니다.

🎯 프로젝트 개요

이 프로젝트는 사용자가 REST API(/chat)로 자연어 요청을 보내면:

  1. MCP Server(GitHub) 연결 → 사용 가능한 툴 목록 조회

  2. LangGraph ReAct Agent → Azure OpenAI 모델로 툴 실행 계획 수립

  3. MCP Server → 실제 툴 실행 및 결과 수집

  4. LangGraph 워크플로우 → 최종 응답 생성 및 반환

🏗️ 아키텍처

FastAPI → LangGraph Agent → MCP Server → GitHub ↓ ↓ ↓ /chat → ReAct Workflow → Tools Execution

🚀 빠른 시작

1. 가상 환경 설정

# 가상 환경 생성 python -m venv venv # 가상 환경 활성화 source venv/bin/activate # macOS/Linux # 또는 venv\Scripts\activate # Windows

2. 의존성 설치

pip install -r requirements.txt

3. 환경 변수 설정

.env 파일을 프로젝트 루트에 생성하고 다음 내용을 추가하세요:

# MCP Server MCP_SERVER_URL=http://localhost:3000 # Azure OpenAI AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-endpoint.openai.azure.com/ AZURE_OPENAI_API_KEY=your_api_key_here AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o AZURE_OPENAI_API_VERSION=2025-01-01-preview OPENAI_TEMPERATURE=0.1 # HTTP HTTP_TIMEOUT_SEC=30

4. 서버 실행

# 개발 모드로 실행 uvicorn mcp_client.main:app --reload --port 8081

📡 API 엔드포인트

POST /chat

사용자 질문을 처리하고 MCP 도구를 사용하여 응답을 생성합니다.

요청:

{ "query": "GitHub 이슈 생성해줘", "thread_id": "optional_thread_id" }

응답:

{ "response": "GitHub 이슈가 생성되었습니다", "used_tools": [ { "name": "create_github_issue", "arguments": {"title": "...", "body": "..."}, "result": {"url": "..."} } ], "status": "success", "trace": { "tool_names": ["create_github_issue"], "model_rounds": 2, "thread_id": "thread_123" } }

GET /health

서비스 상태를 확인합니다.

응답:

{ "status": "ok", "details": { "mcp_client": {"status": "connected", "tool_count": 5}, "workflow": "ready", "tools_available": 5 } }

GET /workflow/info

워크플로우 정보를 조회합니다.

응답:

{ "status": "success", "workflow_info": { "model": "gpt-4o", "temperature": 0.1, "nodes": ["agent"], "checkpointer": "MemorySaver" } }

🛠️ 핵심 컴포넌트

MCPClientManager (mcp_client/mcp_client.py)

  • langchain-mcp-adapters의 MultiServerMCPClient 래퍼 클래스

  • 비동기 컨텍스트 매니저 구현

  • 에러 처리 및 재시도 로직

MCPAgentWorkflow (mcp_client/agent/workflow.py)

  • LangGraph의 StateGraph를 사용한 ReAct 에이전트 구성

  • Azure OpenAI 모델과 MCP 도구 통합

  • 워크플로우 실행 및 결과 처리

🔧 개발

프로젝트 구조

mcp_client/ ├── __init__.py ├── main.py # FastAPI 엔트리포인트 ├── config.py # 환경변수 설정 ├── schemas.py # Pydantic 모델 ├── mcp_client.py # MCP 서버 연결 관리 └── agent/ ├── __init__.py └── workflow.py # LangGraph 워크플로우

테스트 실행

# 전체 테스트 pytest # 특정 테스트 pytest tests/ -v # 커버리지 pytest --cov=mcp_client

코드 품질

# 린팅 ruff check . # 포맷팅 ruff format . # 타입 체크 mypy mcp_client/

📚 기술 스택

  • Python 3.11+

  • FastAPI - 웹 프레임워크

  • LangGraph - 워크플로우 오케스트레이션

  • langchain-mcp-adapters - MCP 통합

  • langchain-openai - Azure OpenAI 통합

  • Pydantic - 데이터 검증

  • Uvicorn - ASGI 서버

🔍 문제 해결

일반적인 문제들

  1. MCP 서버 연결 실패

    • MCP 서버가 실행 중인지 확인

    • MCP_SERVER_URL 환경변수 확인

  2. Azure OpenAI 인증 실패

    • API 키와 엔드포인트 확인

    • 배포 이름과 API 버전 확인

  3. Import 오류

    • 가상 환경이 활성화되었는지 확인

    • pip install -r requirements.txt 실행

로그 확인

서버 실행 시 상세한 로그를 확인할 수 있습니다:

uvicorn mcp_client.main:app --reload --port 8081 --log-level debug

🤝 기여

  1. Fork the repository

  2. Create a feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)

  3. Commit your changes (git commit -m 'Add some amazing feature')

  4. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)

  5. Open a Pull Request

📄 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다.

📞 지원

문제가 발생하거나 질문이 있으시면:

  1. GitHub Issues에 문제를 등록

  2. 프로젝트 문서 확인

  3. 개발팀에 문의

개발팀: MCP GitHub + MCP Client Team
최종 업데이트: 2025-09-04
버전: 0.1.0

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

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