🔍 Repo Scout MCP Server

"Die #1-Regel für Vibe Coder und Softwareentwickler: Erfinde das Rad nicht neu. Lass KI bestehende GitHub-Projekte erkunden, bevor du auch nur eine einzige Zeile Code schreibst!"

Ein leistungsstarker, kostenloser lokaler Model Context Protocol (MCP)-Server, der KI-Assistenten (Google Antigravity, Claude Desktop, Cursor, Claude Code) dabei unterstützt, GitHub nach bestehenden Open-Source-Projekten, Bibliotheken und Frameworks zu durchsuchen, bevor du von Grund auf neu zu bauen beginnst.

👤 Autor & Credits

• Autor: Akash Kumar Jha

• Lizenz: MIT-Lizenz (Kostenlos & Open Source)

Related MCP server: GitBridge

🚀 Warum Repo Scout MCP verwenden?

Beim Vibe Coding oder der Softwareentwicklung verbringen Entwickler oft Stunden damit, Code für Funktionen oder komplette Anwendungen zu schreiben, die bereits als praxiserprobte, hochwertige Open-Source-Projekte existieren.

Repo Scout MCP verbindet deinen KI-Codierungsassistenten direkt mit den Such- und Intelligenz-APIs von GitHub:

• 💡 Spare Hunderte von Stunden: Entdecke sofort bestehende Lösungen, bevor du ein Projekt startest.

• 🆓 100 % kostenlos & lokal: Keine kostenpflichtigen API-Abonnements erforderlich. Läuft lokal über Node.js mit stdio.

• ⚡ Hohe Leistung: Erhöht das GitHub-Ratenlimit von 60 auf 5.000 Anfragen/Stunde mit einem kostenlosen Token.

• 🛡️ Datenschutz & Sicherheit: Keine fest codierten Schlüssel oder Tracking. Jeder Benutzer stellt seine eigenen Umgebungsvariablen bereit.

🛠️ Enthaltene Tools

📦 Schnellstart & Installation

Schritt 1: Das Repository klonen

git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/repo-scout-mcp.git
cd repo-scout-mcp
npm install

Schritt 2: Ein kostenloses GitHub-Zugriffstoken erhalten (2 Minuten)

1. Gehe zu GitHub-Einstellungen -> Tokens.

2. Klicke auf Neues Token generieren $\rightarrow$ Neues Token generieren (klassisch).

3. Benenne es repo-scout-mcp.

4. Lasse alle Scope-Kontrollkästchen deaktiviert (die Suche nach öffentlichen Daten erfordert keine Berechtigungen).

5. Klicke auf Token generieren und kopiere es (sieht aus wie ghp_xxxxxxxxxxxx).

🔌 Verbindung mit deinem KI-Assistenten

1. Google Antigravity

1. Öffne Antigravity $\rightarrow$ klicke auf das ...-Menü oben rechts im Agent-Panel.

2. Gehe zu MCP-Server $\rightarrow$ MCP-Server verwalten $\rightarrow$ Rohe Konfiguration anzeigen (mcp_config.json).

3. Füge den folgenden Eintrag innerhalb von "mcpServers" hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "repo-scout": {
      "command": "node",
      "args": ["G:\\CODE\\repo-scout-mcp\\index.js"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_personal_access_token_here"
      }
    }
  }
}

(Hinweis: Ersetze G:\\CODE\\repo-scout-mcp\\index.js durch deinen tatsächlichen vollständigen Dateipfad, mit doppelten Backslashes unter Windows).

4. Speichere mcp_config.json und aktualisiere die MCP-Server (oder gib /mcp im Chat ein).

2. Claude Desktop

Füge zu deiner claude_desktop_config.json hinzu:

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "repo-scout": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/repo-scout-mcp/index.js"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_personal_access_token_here"
      }
    }
  }
}

3. Claude Code CLI

Führe Folgendes aus:

claude mcp add repo-scout node /absolute/path/to/repo-scout-mcp/index.js -e GITHUB_TOKEN=ghp_your_token_here

💬 Beispiel-Prompts zum Ausprobieren

Sobald die Verbindung hergestellt ist, gib deinem KI-Assistenten einfach einen Prompt:

• Vor dem Start eines Projekts:

  "Ich plane, ein selbst gehostetes Dashboard zur Überwachung von Docker-Containern zu bauen. Verwende repo-scout, um zu prüfen, ob bereits ein großartiges Open-Source-Projekt existiert."

• Suche nach Bibliotheken:

  "Verwende repo-scout, um nach hoch bewerteten TypeScript-Paketen für technische Finanzindikatoren zu suchen."

• Bewertung eines Repositories:

  "Verwende repo-scout get_repo_details für shadcn/ui, um dessen Struktur zusammenzufassen."

📄 Lizenz

Erstellt von Akash Kumar Jha. Veröffentlicht unter der MIT-Lizenz.