MCP-Inspector-v0.6.0

GitHub MCP 서버

Claude와 같은 AI 어시스턴트가 GitHub 저장소, 이슈, 풀 리퀘스트와 상호 작용할 수 있도록 하는 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버입니다.

특징

• 저장소 검색 : 검색 쿼리를 기반으로 GitHub 저장소 찾기

• 이슈 관리 : 이슈를 가져오고, 생성하고, 코멘트를 작성합니다.

• 풀 리퀘스트 처리 : 풀 리퀘스트 보기 및 관리

• 저장소 분석 : 저장소에 대한 통계 및 통찰력 얻기

Related MCP server: GitHub MCP Server

설치

필수 조건

• 파이썬 3.8 이상

• GitHub API 토큰

단계

1. 이 저장소를 복제하세요:

   지엑스피1

2. 종속성 설치:

   pip install -r requirements.txt

3. GitHub 토큰을 환경 변수로 설정하세요.

   export GITHUB_TOKEN=your_github_token_here

4. 서버를 실행합니다:

   python server.py

서버는 http://localhost:5000 에서 실행됩니다.

용법

엔드포인트

MCP 서버는 다음과 같은 엔드포인트를 제공합니다.

• GET /mcp/discover : 사용 가능한 작업과 해당 매개변수를 반환합니다.

• POST /mcp/execute : 제공된 매개변수에 따라 작업을 실행합니다.

요청 예시

발견

curl -X GET http://localhost:5000/mcp/discover

저장소 검색 실행

curl -X POST http://localhost:5000/mcp/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "endpoint": "search_repositories",
    "parameters": {
      "query": "machine learning"
    }
  }'

저장소 문제 가져오기

curl -X POST http://localhost:5000/mcp/execute \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "endpoint": "get_repo_issues",
    "parameters": {
      "owner": "openai",
      "repo": "whisper"
    }
  }'

건축학

서버는 AI 어시스턴트가 다음을 수행할 수 있도록 모델 컨텍스트 프로토콜 사양을 따릅니다.

1. 사용 가능한 작업을 찾아보세요

2. 적절한 매개변수로 작업 실행

3. 구조화된 형식으로 결과를 처리하고 반환합니다.

서버 확장

다음을 통해 이 서버를 확장할 수 있습니다.

1. discover() 함수에 새로운 엔드포인트 추가

2. 해당 핸들러 함수 구현

3. execute() 함수에서 라우팅 업데이트

보안 고려 사항

• 서버는 GitHub 인증을 위해 API 토큰을 사용합니다.

• 남용을 방지하기 위해 속도 제한을 구현하세요

• 모든 매개변수에 대한 입력 검증 추가

• 보다 안전한 토큰 관리를 위해 OAuth 구현을 고려하세요

데모

서버 기능을 살펴보려면 데모 비디오를 시청하세요.

특허

MIT 라이센스

연락하다

질문이나 지원이 필요하면 이 저장소에서 이슈를 열어주세요.