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mcp-github-agent

Name: mcp-github-agent
Author: Abdessamad-Y

by Abdessamad-Y

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Remote

mcp-agent

Un servidor MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) multi-servicio que proporciona a un agente de IA acceso a 34 herramientas en 9 plataformas: GitHub, Jira, Azure DevOps, Slack, PagerDuty, Linear, Notion, HuggingFace y OpenWeather.

En lugar de cambiar entre pestañas y paneles, hablas con tu asistente de IA en lenguaje natural y este consulta o actúa sobre estos sistemas directamente.

Funciona con Claude, GPT-4o, Azure OpenAI y cualquier cliente compatible con MCP.

¿Qué es MCP?

El Protocolo de Contexto de Modelo es un estándar abierto de Anthropic que permite a los modelos de IA comunicarse con herramientas y API externas de forma estructurada y segura. La IA permanece en la conversación pero puede acceder a sistemas reales para obtener datos o realizar acciones, decidiendo autónomamente qué herramientas utilizar y en qué orden.

→ Cómo funciona en detalle

Related MCP server: GitBridge

Servicios y herramientas

GitHub

Herramienta	Tipo	Qué hace
`get_user_profile`	lectura	Biografía, ubicación, seguidores y número de repositorios públicos
`get_user_repos`	lectura	Repositorios públicos ordenados por actividad, estrellas o fecha
`get_repo_info`	lectura	Estrellas, bifurcaciones, incidencias abiertas, temas, licencia, último envío
`get_repo_issues`	lectura	Incidencias abiertas o cerradas
`get_pull_requests`	lectura	Solicitudes de extracción abiertas o fusionadas
`get_file_content`	lectura	Contenido de cualquier archivo de un repositorio
`get_repo_contributors`	lectura	Principales contribuyentes ordenados por número de confirmaciones
`get_repo_releases`	lectura	Últimas versiones y registros de cambios
`get_trending`	lectura	Repositorios en tendencia por idioma y período (diario/semanal/mensual)
`search_repos`	lectura	Búsqueda por palabra clave, tema o idioma
`create_issue`	escritura	Crear una nueva incidencia (requiere el ámbito de token `repo`)

Jira

Herramienta	Tipo	Qué hace
`jira_search_issues`	lectura	Buscar incidencias con JQL
`jira_get_issue`	lectura	Detalles completos de una incidencia por clave
`jira_get_project_issues`	lectura	Incidencias de un proyecto filtradas por estado
`jira_create_issue`	escritura	Crear una tarea, error, historia o épica

Azure DevOps

Herramienta	Tipo	Qué hacer
`ado_list_pipelines`	lectura	Listar canalizaciones de CI/CD de un proyecto
`ado_get_pipeline_runs`	lectura	Ejecuciones recientes de una canalización
`ado_search_work_items`	lectura	Buscar elementos de trabajo por palabra clave
`ado_create_work_item`	escritura	Crear una tarea, error, historia de usuario o épica

Slack

Herramienta	Tipo	Qué hace
`slack_get_channels`	lectura	Listar canales públicos del espacio de trabajo
`slack_get_messages`	lectura	Leer mensajes recientes de un canal
`slack_send_message`	escritura	Enviar un mensaje a un canal o usuario

Herramienta	Tipo	Qué hace
`pagerduty_get_incidents`	lectura	Listar incidentes por estado
`pagerduty_get_services`	lectura	Listar servicios configurados
`pagerduty_create_incident`	escritura	Activar un nuevo incidente

Linear

Herramienta	Tipo	Qué hacer
`linear_get_teams`	lectura	Listar equipos del espacio de trabajo
`linear_get_issues`	lectura	Incidencias de un equipo filtradas por estado
`linear_create_issue`	escritura	Crear una incidencia en un equipo

Notion

Herramienta	Tipo	Qué hacer
`notion_search`	lectura	Buscar páginas y bases de datos por palabra clave
`notion_get_page`	lectura	Obtener el contenido de una página
`notion_create_page`	escritura	Crear una nueva página bajo un elemento padre

HuggingFace

Herramienta	Tipo	Qué hacer
`hf_search_models`	lectura	Buscar modelos por palabra clave y tarea
`hf_get_model`	lectura	Información detallada del modelo (descargas, me gusta, etiquetas)
`hf_search_datasets`	lectura	Buscar conjuntos de datos por palabra clave

OpenWeather

Herramienta	Tipo	Qué hacer
`weather_current`	lectura	Clima actual de una ciudad
`weather_forecast`	lectura	Pronóstico de varios días para una ciudad

Casos de uso de ejemplo

Razonamiento entre servicios

"Comprueba si hay errores de Jira abiertos relacionados con los fallos de nuestra canalización de Azure DevOps de esta semana y, a continuación, crea una incidencia de GitHub que los resuma."

El agente llama a jira_search_issues → ado_get_pipeline_runs → create_issue de forma autónoma.

Respuesta a incidentes

"Hay un incidente activo de PagerDuty en el servicio de pagos. Encuentra la última solicitud de extracción fusionada en ese repositorio y notifica al canal de Slack #incidents."

El agente llama a pagerduty_get_incidents → get_pull_requests → slack_send_message.

Investigación con IA

"Encuentra los modelos de generación de texto más descargados en HuggingFace y, a continuación, busca en GitHub proyectos que utilicen el principal."

El agente llama a hf_search_models → search_repos.

Incorporación de desarrolladores

"¿Quiénes son los 5 principales contribuyentes de este repositorio? Obtén sus perfiles de GitHub y crea una página de Notion que resuma el equipo."

El agente llama a get_repo_contributors → get_user_profile (×5) → notion_create_page.

→ Más casos de uso

Configuración

1. Clona e instala

git clone https://github.com/Abdessamad-Y/mcp-github-agent.git
cd mcp-github-agent
pip install -r requirements.txt

2. Configura tus servicios

cp .env.example .env
# Add tokens only for the services you want to use
# Unused services are safely ignored

3. Conéctate a tu cliente de IA

→ Consulta docs/integrations.md para las guías de configuración:

Claude Desktop — MCP nativo, sin necesidad de código
Claude API — Script de Python con bucle de agente
OpenAI (GPT-4o) — mediante el SDK openai-agents
Azure OpenAI — mediante el SDK de OpenAI + punto de conexión de Azure
Cursor / VS Code Copilot

Ejecutar la demostración

GITHUB_TOKEN=your_token python demo.py

Ejecuta 4 escenarios en vivo con salida de terminal con formato. No se necesita clave de API de IA.

Ejecutar los ejemplos

# With Claude API
GITHUB_TOKEN=your_token ANTHROPIC_API_KEY=your_key python examples/with_claude.py

# With OpenAI
GITHUB_TOKEN=your_token OPENAI_API_KEY=your_key python examples/with_openai.py

# With Azure OpenAI
GITHUB_TOKEN=your_token \
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com \
AZURE_OPENAI_KEY=your_key \
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT=gpt-4o \
python examples/with_azure_openai.py

Estructura del proyecto

mcp-github-agent/
├── server.py              # Entry point — registers all tools
├── mcp_instance.py        # Shared FastMCP instance
├── tools/
│   ├── github.py          # 11 GitHub tools
│   ├── jira.py            # 4 Jira tools
│   ├── azure_devops.py    # 4 Azure DevOps tools
│   ├── slack.py           # 3 Slack tools
│   ├── pagerduty.py       # 3 PagerDuty tools
│   ├── linear.py          # 3 Linear tools
│   ├── notion.py          # 3 Notion tools
│   ├── huggingface.py     # 3 HuggingFace tools
│   └── weather.py         # 2 OpenWeather tools
├── examples/
│   ├── with_claude.py
│   ├── with_openai.py
│   └── with_azure_openai.py
├── docs/
│   ├── how-it-works.md
│   ├── use-cases.md
│   └── integrations.md
├── demo.py
├── requirements.txt
└── .env.example

Pila tecnológica


Lenguaje	Python 3.10+
SDK de MCP	`mcp[cli]` — el SDK oficial de Python de Anthropic
Cliente HTTP	`httpx`
Salida de terminal	`rich`

Documentación


Cómo funciona	Arquitectura, protocolo MCP, transporte
Casos de uso	Indicaciones del mundo real y comportamiento del agente
Integraciones	Configuración para Claude, OpenAI, Azure OpenAI, Cursor, VS Code

Licencia

MIT

This server cannot be installed

license - not found

Not graded

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

Resources

GitHub Repository

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