GitMCP
🤔 Что такое GitMCP?
Перестаньте галлюцинировать и начните кодировать вибрации!
GitMCP — это бесплатный сервер Model Context Protocol (MCP) с открытым исходным кодом, который преобразует любой проект GitHub (репозитории или страницы GitHub) в центр документации. Он позволяет инструментам ИИ, таким как Cursor, получать доступ к актуальной документации и коду, даже если LLM никогда с ними не сталкивался, тем самым без проблем устраняя галлюцинации кода.
GitMCP поддерживает две версии :
- Конкретный репозиторий (
gitmcp.io/{owner}/{repo}
или{owner}.gitmcp.io/{repo}
): используйте их, когда вы в основном работаете с определенным количеством библиотек. Это гарантирует, что ваш помощник ИИ всегда будет нацелен на правильный проект, что повышает безопасность и релевантность, предотвращая доступ к непреднамеренным репозиториям. - Generic Server (
gitmcp.io/docs
): используйте это для максимальной гибкости, когда вам нужно часто переключаться между разными репозиториями. Помощник ИИ подскажет вам (или решит на основе контекста), к какому репозиторию обращаться для каждого запроса. Помните, что это зависит от правильного определения целевого репозитория каждый раз.
С GitMCP:
- Помощники на основе искусственного интеллекта получают доступ к новейшей документации и коду непосредственно из источника.
- Получите точные данные об использовании API и надежные примеры кода.
- Эффективно работайте даже с узкоспециализированными, новыми или быстро меняющимися библиотеками.
- Значительно уменьшено количество галлюцинаций и улучшена корректность кода.
Например, это параллельное сравнение показывает результат для одного и того же однократного запроса в Cursor при создании сцены three.js -
https://github.com/user-attachments/assets/fbf1b4a7-f9f0-4c0e-831c-4d64faae2c45
✨ Особенности
- 😎 Последняя документация по ЛЮБОМУ проекту GitHub : предоставьте вашему помощнику ИИ беспрепятственный доступ к документации и коду проекта GitHub. Встроенные возможности интеллектуального поиска помогают найти именно то, что нужно ИИ, не используя слишком много токенов!
- 🧠 Больше никаких галлюцинаций : с GitMCP ваш помощник на основе искусственного интеллекта может давать точные и актуальные ответы на ваши вопросы.
- ☁️ Нулевая настройка : GitMCP работает в облаке. Просто добавьте выбранный URL-адрес GitMCP в качестве сервера MCP в вашей IDE — никаких загрузок, установок, регистраций или изменений не требуется.
- 💬 Встроенный чат : начните прямое общение с документацией репозитория через наш чат в браузере!
- ✅ Открытый, бесплатный и частный : GitMCP имеет открытый исходный код и полностью бесплатен в использовании. Он не собирает личную информацию и не хранит запросы. Вы даже можете разместить его у себя!
🚀 Начало работы
Использовать GitMCP легко! Просто выполните следующие шаги:
Шаг 1: Выберите желаемый тип сервера
Выберите один из этих форматов URL в зависимости от того, к чему вы хотите подключиться:
- Для репозиториев GitHub:
gitmcp.io/{owner}/{repo}
- Для сайтов GitHub Pages:
{owner}.gitmcp.io/{repo}
- Для универсального инструмента, который поддерживает любой репозиторий (динамический):
gitmcp.io/docs
Замените {owner}
на имя пользователя GitHub или название организации, а {repo}
на имя репозитория.
Для вашего удобства вы также можете использовать инструмент конвертации на целевой странице, чтобы отформатировать URL-адрес GitHub в URL-адрес MCP!
Шаг 2: Подключите своего помощника на базе искусственного интеллекта
Выберите своего ИИ-помощника из предложенных ниже вариантов и следуйте инструкциям по настройке:
Соединительный курсор
Обновите файл конфигурации курсора по адресу ~/.cursor/mcp.json
:
Подключение Claude Desktop
- В Claude Desktop перейдите в Настройки > Разработчик > Изменить конфигурацию.
- Замените конфигурацию на:
Подключение виндсерфинга
Обновите файл конфигурации Windsurf по адресу ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
:
Подключение VSCode
Обновите файл конфигурации VSCode по адресу .vscode/mcp.json
:
Подключение Клайна
Обновите файл конфигурации Cline в ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json
:
Подключение Highlight AI
- Откройте Highlight AI и щелкните значок плагинов (символ @) на боковой панели.
- Нажмите «Установленные плагины» в верхней части боковой панели.
- Выберите пользовательский плагин
- Нажмите « Добавить плагин», используя пользовательский URL-адрес SSE.
Имя плагина: gitmcp
SSE URL: https://gitmcp.io/{owner}/{repo}
Более подробную информацию о добавлении пользовательских серверов MCP в HighlightAI можно найти в документации .
Примечание: Не забудьте заменить
{owner}
и{repo}
на фактическое имя пользователя/организации GitHub и имя репозитория. Вы также можете использовать динамическую конечную точкуhttps://gitmcp.io/docs
, чтобы разрешить вашему ИИ доступ к любому репозиторию по требованию.
⚙ Как это работает
GitMCP подключает вашего ИИ-помощника к репозиториям GitHub с помощью протокола контекста модели (MCP) — стандарта, который позволяет инструментам ИИ запрашивать дополнительную информацию из внешних источников.
Что происходит при использовании GitMCP:
- Вы предоставляете URL-адрес GitMCP вашему помощнику AI (например,
gitmcp.io/microsoft/typescript
). GitMCP предоставляет такие инструменты, как получение документации, интеллектуальный поиск, поиск кода и т. д. - Задавайте вопросы ИИ-помощнику по документации/коду.
- Ваш ИИ отправляет запросы в GitMCP на использование его инструментов (с вашего одобрения).
- GitMCP выполняет запрос ИИ и возвращает запрошенные данные.
- Ваш ИИ получает информацию и генерирует более точный, обоснованный ответ без галлюцинаций.
Поддерживаемая документация
В настоящее время GitMCP поддерживает следующие документы (в порядке приоритета):
- llms.txt
- Оптимизированная для ИИ версия документации проекта
README.md
/root
💡 Примеры
Вот несколько примеров использования GitMCP с различными помощниками ИИ и репозиториями:
Пример 1: Использование Windsurf с определенным репозиторием
Для репозитория GitHub https://github.com/microsoft/playwright-mcp
добавьте https://gitmcp.io/microsoft/playwright-mcp
в качестве сервера MCP в Windsurf.
Подсказка Клоду:
«Как использовать MCP драматурга»
Windsurf извлечет соответствующую документацию из GitMCP для корректной реализации функции памяти.
Пример 2: использование курсора на сайте GitHub Pages
Для сайта GitHub Pages langchain-ai.github.io/langgraph
добавьте https://langchain-ai.gitmcp.io/langgraph
в качестве сервера MCP в Cursor.
Подсказка для курсора:
«Добавить память в мой агент LangGraph»
Курсор извлечет соответствующую документацию и код из GitMCP для корректной реализации функции памяти.
Пример 3: Использование Claude Desktop с динамической конечной точкой
Вам не нужно выбирать конкретные репозитории. Общая конечная точка gitmcp.io/docs
позволяет ИИ выбирать проект GitHub на лету!
Дайте команду любому помощнику на основе искусственного интеллекта:
«Я хочу узнать о модели распознавания речи OpenAI Whisper. Объясните, как она работает.
Клод извлечет данные из GitMCP и ответит на вопрос.
🛠️ Инструменты
GitMCP предоставляет помощникам на базе искусственного интеллекта несколько ценных инструментов, помогающих им получать доступ к репозиториям GitHub, понимать их и выполнять запросы.
fetch_<repo-name>_documentation
Этот инструмент получает основную документацию из репозитория GitHub. Он работает, извлекая соответствующую документацию (например, llms.txt
). Это дает ИИ хорошее представление о том, что представляет собой проект
Когда это полезно: для общих вопросов о цели проекта, его особенностях или о том, как начать работу.
search_<repo-name>_documentation
Этот инструмент позволяет ИИ искать в документации репозитория, предоставляя определенный поисковый запрос. Вместо загрузки всей документации (которая может быть очень большой), он использует интеллектуальный поиск, чтобы найти только соответствующие части.
Когда это полезно: Для конкретных вопросов о конкретных функциях, особенностях или концепциях в рамках проекта.
fetch_url_content
Этот инструмент помогает ИИ получать информацию из ссылок, упомянутых в документации. Он извлекает содержимое из этих ссылок и преобразует его в формат, который ИИ может легко прочитать.
Когда это полезно: Когда документация ссылается на внешнюю информацию, которая может помочь ответить на ваш вопрос.
search_<repo-name>_code
Этот инструмент ищет в реальном коде в репозитории, используя поиск кода GitHub. Он помогает ИИ находить конкретные примеры кода или детали реализации.
Когда это полезно: Когда вам нужны примеры того, как что-то реализовано, или вам нужны технические подробности, не описанные в документации.
Примечание: при использовании динамической конечной точки (
gitmcp.io/docs
) эти инструменты называются немного по-другому (fetch_generic_documentation
,search_generic_code
иsearch_generic_documentation
) и требуют дополнительной информации о том, к какому репозиторию обращаться.
📊 Значок
GitMCP имеет значок README вашего репозитория. Он позволяет пользователям быстро получать доступ к вашей документации через IDE или браузер (используя встроенный чат). Он также показывает, сколько раз к вашей документации обращались через GitMCP.
Пример ( idosal/git-mcp
):
Добавление значка в ваш репозиторий
Добавьте следующее в ваш README.md
:
Замените OWNER
на имя вашего пользователя или организации GitHub, а REPO
на имя вашего репозитория.
Как мы считаем просмотры
Приращение для каждого вызова инструмента в конкретном репозитории.
Настройка значка
Вы можете настроить внешний вид значка с помощью параметров:
Параметр | Описание | По умолчанию | Пример |
---|---|---|---|
color | Цвет для значения значка | aquamarine | ?color=green |
label | Этикетка значка | GitMCP | Documentation |
Пожалуйста, свяжитесь с нами!
❓ Часто задаваемые вопросы
Что такое протокол контекста модели?
Протокол контекста модели — это стандарт, который позволяет помощникам на основе ИИ запрашивать и получать дополнительный контекст из внешних источников в структурированном виде, что улучшает их понимание и производительность.
Работает ли GitMCP с какими-либо помощниками на основе искусственного интеллекта?
Да, GitMCP совместим с любым помощником на основе искусственного интеллекта, поддерживающим протокол контекста модели, включая такие инструменты, как Cursor, VSCode, Claude и т. д.
Совместим ли GitMCP со всеми проектами GitHub?
Конечно! GitMCP работает с любым публичным репозиторием GitHub, не требуя никаких изменений. Он отдает приоритет файлу llms.txt
и возвращается к README.md
или другим страницам, если первый недоступен. Будущие обновления нацелены на поддержку дополнительных методов документирования и даже динамическую генерацию контента.
Стоит ли GitMCP денег?
Нет, GitMCP — это бесплатная услуга для сообщества, не требующая никаких дополнительных затрат.
🔒 Конфиденциальность
GitMCP глубоко привержен конфиденциальности своих пользователей. Сервис не имеет доступа к персонально идентифицируемой информации и не хранит ее, поскольку не требует аутентификации. Кроме того, он не хранит запросы, отправленные агентами. Более того, поскольку GitMCP является проектом с открытым исходным кодом, его можно развернуть независимо в вашей среде.
GitMCP получает доступ только к контенту, который уже доступен публично, и только по запросу пользователя. GitMCP не выполняет автоматический скрейпинг репозиториев. Перед доступом к любому сайту GitHub Pages код проверяет правила robots.txt
и следует директивам, установленным владельцами сайтов, что позволяет им отказаться. Обратите внимание, что GitMCP не хранит данные о проектах GitHub или их контенте постоянно.
👥 Вклад
Мы приветствуем вклады, отзывы и идеи! Ознакомьтесь с нашими правилами по вкладам .
Настройка локального развития
- Клонировать репозиторий
- Установить зависимости
- Запустить локально для разработки
Использование MCP Inspector для тестирования
- Установите инструмент MCP Inspector:
- В интерфейсе инспектора:
- Установите тип транспорта на
SSE
- Введите URL-адрес вашего GitMCP (например,
http://localhost:5173/docs
) - Нажмите «Подключиться».
- Установите тип транспорта на
📄 Лицензия
Данный проект лицензирован по лицензии Apache License 2.0 .
Отказ от ответственности
GitMCP предоставляется «как есть» без каких-либо гарантий. Хотя мы стремимся обеспечить надежность и безопасность нашего сервиса, мы не несем ответственности за любые убытки или проблемы, которые могут возникнуть в результате его использования. Проекты GitHub, доступные через GitMCP, подчиняются положениям и условиям их владельцев. GitMCP не связан с GitHub или любым из упомянутых инструментов ИИ.
История Звезды
This server cannot be installed
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.
Бесплатный сервис с открытым исходным кодом, который преобразует проекты GitHub в конечные точки MCP, позволяя помощникам на базе искусственного интеллекта получать доступ к проектной документации и понимать ее без какой-либо настройки.
Related MCP Servers
- AsecurityFlicenseAqualityThe Git MCP Server allows AI assistants to perform enhanced Git operations via the Model Context Protocol, supporting core Git functions, branch and tag management, GitHub integration, and more.Last updated -21554TypeScript
- AsecurityAlicenseAqualityEnables AI assistants to interact with GitHub through the PyGithub library, providing tools for managing issues, repositories, pull requests, and other GitHub operations with intelligent parameter handling and error management.Last updated -19PythonMIT License
- AsecurityFlicenseAqualityAn MCP server that enables AI assistants to manage GitHub Actions workflows by providing tools for listing, viewing, triggering, canceling, and rerunning workflows through the GitHub API.Last updated -932TypeScript
- -securityAlicense-qualityAn MCP server that enables AI assistants like Claude to help users manage their GitHub notifications through natural language commands.Last updated -5511TypeScriptMIT License
Appeared in Searches
- A server for finding GitHub repositories
- How to fetch or scrape data from a website for use in training an LLM
- A server for accessing academic resources
- Retrieve the latest documentation of libraries in word embeddings form for LLMs
- Latest documentation of Python libraries for working with large language models (LLMs)