Yellhorn MCP

Йеллхорн MCP

Сервер Model Context Protocol (MCP), который предоставляет возможности Gemini 2.5 Pro и OpenAI Claude Code для задач разработки программного обеспечения, используя всю вашу кодовую базу в приглашении. Этот шаблон очень полезен для определения работы, которую должны выполнить помощники по коду, такие как Claude Code или другие MCP-совместимые агенты кодирования, и для проверки результатов, которые точно соответствуют указанным исходным требованиям.

Функции

• Создание рабочих планов : создание подробных планов внедрения на основе подсказки и с учетом всей вашей кодовой базы, публикация их в виде проблем GitHub и предоставление их в качестве ресурсов MCP для вашего агента по кодированию.
• Оцените различия в коде : предоставляет инструмент для оценки различий git по сравнению с исходным планом работы с полным контекстом кодовой базы и предоставляет подробную обратную связь, гарантируя, что реализация не отклоняется от исходных требований, и предоставляя указания о том, что нужно изменить, чтобы это сделать.
• Полная интеграция с GitHub : автоматически создает помеченные проблемы, публикует подпроблемы со ссылками на исходные проблемы рабочего плана
• Управление контекстом : используйте файлы .yellhornignore для исключения определенных файлов и каталогов из контекста AI, аналогично .gitignore
• Ресурсы MCP : отображает рабочие планы как стандартные ресурсы MCP для легкого перечисления и поиска.

Установка

Конфигурация

Серверу требуются следующие переменные среды:

• GEMINI_API_KEY : Ваш ключ API Gemini (требуется для моделей Gemini)
• OPENAI_API_KEY : Ваш ключ API OpenAI (требуется для моделей OpenAI)
• REPO_PATH : Путь к вашему репозиторию (по умолчанию текущий каталог)
• YELLHORN_MCP_MODEL : Модель для использования (по умолчанию "gemini-2.5-pro-preview-03-25"). Доступные параметры:
  • Модели Gemini: "gemini-2.5-pro-preview-03-25", "gemini-2.5-flash-preview-04-17"
  • Модели OpenAI: «gpt-4o», «gpt-4o-mini», «o4-mini», «o3».

На сервере также необходимо установить и аутентифицировать GitHub CLI ( gh ).

Использование

Начиная

Настройка VSCode/курсора

Чтобы настроить Yellhorn MCP в VSCode или Cursor, создайте файл .vscode/mcp.json в корне вашего рабочего пространства со следующим содержимым:

Настройка кода Клода

Чтобы настроить Yellhorn MCP напрямую с помощью Claude Code, добавьте в свой проект файл .mcp.json корневого уровня со следующим содержимым:

Инструменты

создать_план_работы

Создает задачу на GitHub с подробным планом работы на основе заголовка и подробного описания.

Вход :

• title : Название проблемы GitHub (будет использоваться как название и заголовок проблемы)
• detailed_description : Подробное описание плана работы
• codebase_reasoning : (необязательно) Управляет выполнением улучшения ИИ:
  • "full" : (по умолчанию) использовать ИИ для улучшения рабочего плана с полным контекстом кодовой базы
  • "lsp" : использование ИИ с облегченным контекстом кодовой базы (сигнатуры функций/методов, атрибуты классов и поля структур для Python и Go)
  • "none" : Пропустить улучшение ИИ, использовать предоставленное описание как есть
• debug : (необязательно) Если установлено значение true , добавляет комментарий к проблеме с полным запросом, использованным для генерации

Выход :

• Строка JSON, содержащая:
  • issue_url : URL-адрес созданной проблемы GitHub
  • issue_number : номер проблемы GitHub

получить_план_работы

Извлекает содержимое рабочего плана (текст задачи GitHub), связанное с рабочим планом.

Вход :

• issue_number : номер проблемы GitHub для рабочего плана.

Выход :

• Содержание рабочего плана выдается в виде строки

судья_план_работы

Запускает асинхронное суждение о коде, сравнивая два git-рефа (ветки или коммиты) с рабочим планом, описанным в задаче GitHub. Создает подзадачу GitHub с суждением асинхронно после запуска (в фоновом режиме).

Вход :

• issue_number : номер проблемы GitHub для рабочего плана.
• base_ref : Базовая ссылка Git (SHA коммита, имя ветки, тег) для сравнения. По умолчанию «main».
• head_ref : Head Git ref (SHA коммита, имя ветки, тег) для сравнения. По умолчанию «HEAD».
• codebase_reasoning : (необязательно) Управляет тем, какой контекст кодовой базы предоставляется:
  • "full" : (по умолчанию) Использовать полный контекст кодовой базы
  • "lsp" : использовать более легкий контекст кодовой базы (только сигнатуры функций для Python и Go, а также полные файлы различий)
  • "none" : полностью пропускать контекст кодовой базы для ускорения обработки
• debug : (необязательно) Если установлено значение true , добавляет комментарий к подзадаче с полным запросом, используемым для генерации

Выход :

• Подтверждающее сообщение о том, что задача оценки начата

Доступ к ресурсам

Yellhorn MCP также реализует стандартный API ресурсов MCP для предоставления доступа к рабочим планам:

• list-resources : список всех рабочих планов (проблемы GitHub с меткой yellhorn-mcp)
• get-resource : Извлекает содержимое определенного рабочего плана по номеру проблемы

Доступ к ним можно получить с помощью стандартных команд MCP CLI:

Разработка

CI/CD

Проект использует GitHub Actions для непрерывной интеграции и развертывания:

• Тестирование : автоматически запускается при запросах на извлечение и отправляет изменения в основную ветку.
  • Линтинг с хлопьями8
  • Проверка формата черным цветом
  • Тестирование с помощью pytest
• Публикация : Автоматическая публикация в PyPI при отправке тега версии.
  • Тег должен соответствовать версии в pyproject.toml (например, v0.2.2)
  • Требуется токен API PyPI, сохраненный как секрет репозитория GitHub (PYPI_API_TOKEN)

Чтобы выпустить новую версию:

1. Обновите версию в pyproject.toml и yellhorn_mcp/__init__.py
2. Обновите CHANGELOG.md с новыми изменениями.
3. Зафиксировать изменения: git commit -am "Bump version to XYZ"
4. Пометьте коммит: git tag vX.YZ
5. Отправка изменений и тегов: git push && git push --tags

Историю изменений смотрите в журнале изменений .

Более подробные инструкции см. в Руководстве по использованию .

Лицензия

Массачусетский технологический институт