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Glama

GitHub MCP Server

by J-nowcow
GitHub
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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?

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Enables interaction with GitHub repositories through the GitHub API using fastMCP. Supports repository information retrieval and management with secure token-based authentication.

  1. 🏗️ 프로젝트 구조
    1. 🚀 MCP GitHub Server
      1. 설치
      2. 환경변수 설정
      3. 실행
      4. Cursor 설정
      5. 사용 가능한 도구들
      6. 사용 예시
    2. 🧠 MCP Client (FastAPI + LangGraph)
      1. 🎯 프로젝트 개요
      2. 🏗️ 아키텍처
      3. 🚀 빠른 시작
      4. 📡 API 엔드포인트
      5. 🛠️ 핵심 컴포넌트
      6. 🔧 개발
      7. 📚 기술 스택
      8. 🔍 문제 해결
      9. 🤝 기여
      10. 📄 라이선스
      11. 📞 지원

    New MCP Servers

    MCP directory API

    We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

    curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/J-nowcow/github-MCP-practice'

    If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server