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。目前支持创建包含描述、主题和网站 URL 的仓库。

特征

使用根据描述自动生成的名称创建 GitHub 存储库
向存储库添加主题/标签
设置存储库主页
使用 README 文件自动初始化存储库

Related MCP server: GitHub MCP Bridge

安装

克隆存储库
安装依赖项：

npm install

构建服务器：

npm run build

配置

该服务器需要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

创建仓库

使用自然语言命令创建或更新 GitHub 存储库。

命令格式

该工具接受用于不同操作的自然语言命令：

创建存储库：

Create a repository for [description] with tags [tag1 tag2 tag3] website [url]

或者

Make a new repository called [description] tagged with [tag1, tag2, tag3]

更新存储库描述：

Update [owner/repo] description to [new description]

或者

Change [repo-name] description as [new description]

更新存储库标签：

Update [owner/repo] tags to [tag1 tag2 tag3]

或者

Set [repo-name] topics as [tag1, tag2, tag3]

更新存储库网站：

Update [owner/repo] website to [url]

或者

Set [repo-name] homepage as [url]

示例用法

创建新的存储库：

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" } });

这将：

创建名为“my-machine-learning-image-classifier”的存储库
将描述设置为“我的机器学习图像分类器”
添加“python”、“tensorflow”和“computer-vision”作为存储库主题
将网站设置为“ https://example.com/docs ”
使用 README 文件初始化

更新存储库描述：

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" } });

更新存储库标签：

const result = await use_mcp_tool({ server_name: "github", tool_name: "create_repo", arguments: { command: "Update username/existing-repo tags to machine-learning python updated" } });

更新存储库网站：

const result = await use_mcp_tool({ server_name: "github", tool_name: "create_repo", arguments: { command: "Update username/existing-repo website to https://example.com/new-docs" } });

该工具可以理解各种自然语言模式和关键词：