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Glama

GitHub 저장소 MCP 서버

이 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버는 AI 모델이 GitHub 저장소 콘텐츠에 컨텍스트로 접근할 수 있도록 합니다. AI 상호작용에서 컨텍스트로 사용할 파일 콘텐츠, 저장소 구조 및 전체 저장소를 가져오는 도구를 제공합니다.

특징

  • 전체 저장소 내용을 컨텍스트로 가져오기

  • 저장소에서 특정 파일 내용 가져오기

  • 저장소 구조(파일 목록) 가져오기

  • 확장자로 파일 필터링

  • 특정 경로 제외

  • 반환되는 파일 수 제한

Related MCP server: GitHub MCP Server

설치

지엑스피1

용법

GitHub 인증 설정

서버는 인증 없이 공개 저장소를 사용할 수 있지만, GitHub API는 인증되지 않은 요청에 대해 엄격한 속도 제한(시간당 60개 요청)을 적용합니다. 이 제한을 시간당 5,000개 요청으로 늘리려면 GITHUB_TOKEN 환경 변수를 설정하세요.

# create a file called gh.sh and add the following line: export GITHUB_TOKEN=your_github_personal_access_token # make the file executable chmod +x gh.sh # run the file ./gh.sh

GitHub 개발자 설정 에서 개인 액세스 토큰을 만들 수 있습니다.

커서와 함께 사용

이 서버를 Cursor와 함께 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 커서 설정 열기

  2. "MCP"를 검색하세요

  3. "새 MCP 서버 추가"를 클릭하세요.

  4. 다음 정보를 입력하세요:

    • 이름: github-repo-context(또는 원하는 이름)

    • 유형: 명령

    • 명령어: /path/to/your-local-repo-setup/gh.sh

  5. "저장"을 클릭하세요

  6. 서버 이름 옆에 있는 토글을 클릭하여 서버를 활성화합니다.

  7. 이제 프로젝트에서 서버를 사용할 수 있어야 합니다.

서버는 MCP 프로토콜에 따라 stdin/stdout을 통해 통신합니다.

사용 가능한 도구

서버는 다음과 같은 도구를 제공합니다.

  1. get-repo-context : GitHub 저장소에서 모든 파일을 가져와 컨텍스트로 사용합니다.

    • 매개변수:

      • owner : GitHub 저장소 소유자/조직 이름

      • repo : GitHub 저장소 이름

      • maxFiles (선택 사항): 포함할 최대 파일 수(기본값: 50)

      • fileExtensions (선택 사항): 포함할 파일 확장자(예: ['js', 'ts', 'md'])

      • excludePaths (선택 사항): 제외할 경로(기본값: ['node_modules', 'dist', 'build'])

  2. get-file-content : GitHub 저장소에서 특정 파일의 내용을 가져옵니다.

    • 매개변수:

      • owner : GitHub 저장소 소유자/조직 이름

      • repo : GitHub 저장소 이름

      • path : 저장소에 있는 파일의 경로

  3. get-repo-structure : GitHub 저장소의 구조를 가져옵니다.

    • 매개변수:

      • owner : GitHub 저장소 소유자/조직 이름

      • repo : GitHub 저장소 이름

MCP를 지원하는 AI 모델과 통합하면 다음과 같은 명령을 사용할 수 있습니다.

Get the structure of the repository tensorflow/tensorflow

그러면 AI는 get-repo-structure 도구를 사용하여 저장소 구조를 가져와서 표시합니다.

One-click Deploy
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/shanksxz/gh-mcp-server'

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