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MadanMohan0537

GitHub MCP Agent

by MadanMohan0537
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GitHub MCP Agent

用自然语言提问关于 GitHub 仓库的问题，并获取基于实时 GitHub 数据的答案。在 Cloudflare 上，一个 Worker 调用任意 LLM 提供商（Google、OpenAI、DeepSeek、Cloudflare、Groq 或自定义兼容 OpenAI 的 API）并实现工具调用，通过 REST API 实现 GitHub 工具。在本地，你仍然可以运行原始的 Streamlit 应用，通过 Docker 与官方的 GitHub MCP 服务器通信。

这是来自 Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 的 GitHub MCP 代理的独立打包。原始代码位于一个大型示例集合中；此仓库是一个自包含的项目，你可以克隆、运行和部署。

功能

将应用指向任意 owner/repo，输入一个问题，即可获得基于实时 GitHub 数据的结构化答案——而不是通用的 LLM 猜测。典型问题：

  • 哪些 issue 被标记为 bug？

  • 哪些 pull request 仍需审核？

  • 最近合并了什么？

  • 这个仓库活跃度如何？

代理以 markdown 格式输出答案，包括表格和指向 GitHub 的链接（如有帮助）。

Related MCP server: GitHub Tools MCP Server

特性

  • 自然语言查询：针对 issues、pull requests、仓库元数据、文件和搜索

  • Cloudflare Worker + 静态聊天 UI：用于托管使用（任意 LLM 提供商 + GitHub REST）

  • 官方 GitHub MCP 服务器（可选本地路径）：通过 Docker 运行原始 Streamlit 应用

  • 自带 LLM 密钥：Google、OpenAI、DeepSeek、Cloudflare Workers AI、Anthropic、Groq、OpenRouter、Mistral、xAI、Together 或任何兼容 OpenAI 的端点

  • 侧边栏认证、提供商选择器和模型字段、查询模板和自定义问题

  • 可选的 .env / .dev.vars 加载：可将密钥保留在 UI 之外

托管架构（Cloudflare）

Streamlit 和 GitHub MCP Docker 镜像无法在 Cloudflare Pages/Workers 上运行。托管应用是同一产品的 Cloudflare 原生重构：

┌─────────────────┐     POST /api/chat (SSE)      ┌──────────────────┐
│ Static chat UI  │ ────────────────────────────► │ Cloudflare Worker│
│ public/         │                               │ Any LLM + tools  │
└─────────────────┘                               └────────┬─────────┘
                                                           │ GitHub REST
                                                           ▼
                                                  ┌──────────────────┐
                                                  │ api.github.com   │
                                                  └──────────────────┘

  1. Worker 从 public/ 提供聊天 UI，并处理 /api/*。

  2. 聊天请求调用你选择的 LLM，并附带与 MCP 的 repos、issues 和 pull_requests 工具集（加上文件和搜索）等效的 GitHub 工具。

  3. Worker 使用 GITHUB_TOKEN 针对 GitHub REST API 执行这些工具。

  4. 令牌可以来自 Wrangler 密钥或侧边栏（X-LLM-Key、X-GitHub-Token）。侧边栏值会覆盖该请求的密钥。

在 Cloudflare 上部署

前提条件

  • Node.js 18+

  • 一个 Cloudflare 账户

  • 来自任意提供商（Google、OpenAI、DeepSeek、Cloudflare、Groq……）的 LLM API 密钥

  • GitHub 个人访问令牌（不要提交）

git clone https://github.com/MadanMohan0537/github-mcp-agent.git
cd github-mcp-agent
npm install
npx wrangler login
npx wrangler secret put LLM_API_KEY
npx wrangler secret put GITHUB_TOKEN
npx wrangler secret put LLM_PROVIDER
npm run deploy

部署后，Wrangler 会打印一个 *.workers.dev URL。UI 和 API 同源。

本地 Cloudflare 开发

copy .dev.vars.example .dev.vars

使用真实密钥编辑 .dev.vars（切勿提交），然后：

npm run dev

打开 Wrangler 打印的 URL（通常是 http://127.0.0.1:8787）。

变量

必需

用途

LLM_API_KEY

是（用于查询）

任意提供商密钥：Google、OpenAI、DeepSeek、Groq、Cloudflare 等。

LLM_PROVIDER

否

openai、google、deepseek、cloudflare、anthropic、groq、openrouter、mistral、xai、together 或 custom

LLM_MODEL

否

该提供商的模型 ID

LLM_BASE_URL

自定义 / Cloudflare 覆盖

兼容 OpenAI 的基础 URL

CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID

Cloudflare Workers AI

用于构建 Workers AI URL 的账户 ID

GITHUB_TOKEN

是（用于查询）

认证 GitHub REST 调用

提供商别名

否

GOOGLE_API_KEY、OPENAI_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY、GROQ_API_KEY……

你也可以在侧边栏中输入密钥。该字段标记为 LLM API key，并非仅限 OpenAI。侧边栏值仅作为请求头发送到此 Worker。

令牌作用域：

  • 公共仓库：public_repo 足够

  • 私有仓库：repo

可选的本地路径：Streamlit + GitHub MCP Docker

原始的 Python 应用未做更改。它使用 Agno、Streamlit 和 ghcr.io/github/github-mcp-server。

┌─────────────────┐     natural-language query      ┌──────────────────┐
│  Streamlit UI   │ ───────────────────────────────► │  Agno Agent      │
│  github_agent.py│                                  │  (any LLM)      │
└─────────────────┘                                  └────────┬─────────┘
                                                              │ MCP tools
                                                              ▼
                                                     ┌──────────────────┐
                                                     │ Docker container │
                                                     │ github-mcp-server│
                                                     └────────┬─────────┘
                                                              │ GitHub API
                                                              ▼
                                                     ┌──────────────────┐
                                                     │ api.github.com   │
                                                     └──────────────────┘

前提条件

要求

说明

Python 3.10+

针对 3.12 开发

Docker

必须运行；GitHub MCP 服务器是一个容器

LLM API 密钥

Google、OpenAI、DeepSeek、Cloudflare、Groq 或任何兼容 OpenAI 的提供商

GitHub 个人访问令牌

来自 github.com/settings/tokens

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -r requirements.txt
copy .env.example .env
streamlit run github_agent.py

或者在安装虚拟环境后运行 . un.ps1 / run.bat。打开 Streamlit 打印的 URL（通常是 http://localhost:8501）。

首次 Docker 拉取 ghcr.io/github/github-mcp-server 可能需要一分钟。查询超时时间为 120 秒。

使用示例

仓库：Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

Issues

  • 在 Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 中查找标记为 bug 的 issue

  • 哪些 issue 正在被积极讨论？

Pull requests

  • 哪些 PR 需要审核？

  • 显示最近合并的 PR

仓库

  • 显示仓库健康指标

  • 显示仓库活动模式

  • 分析代码质量趋势

将每个问题集中在一个领域（issues、PRs 或仓库统计）。宽泛的提示耗时更长，且答案更嘈杂。

项目布局

github-mcp-agent/
├── public/              # Cloudflare static chat UI
├── src/                 # Worker: multi-provider LLM agent + GitHub REST tools
├── wrangler.toml        # Workers + assets project
├── package.json         # npm run dev / npm run deploy
├── github_agent.py      # Optional local Streamlit + MCP Docker app
├── requirements.txt
├── .env.example
├── .dev.vars.example
├── LICENSE              # Apache License 2.0 (from the original project)
├── NOTICE
└── README.md

故障排除

症状

检查内容

LLM API key not provided

侧边栏密钥、.dev.vars 或 npx wrangler secret put LLM_API_KEY

GitHub token not provided

侧边栏令牌、.dev.vars 或 npx wrangler secret put GITHUB_TOKEN

Worker 部署要求登录

运行 npx wrangler login 并完成浏览器 OAuth 流程

Docker 错误 / 未找到 docker

仅 Streamlit 路径需要；安装 Docker 并启动守护进程

超时 / 答案被截断

缩小查询范围；托管工具结果会被裁剪以保持 Worker/LLM 限制

关于 McpError / mcp 的 ImportError

Streamlit 路径：从此仓库的 requirements.txt 安装（mcp>=1.9,<2.0）

来自 GitHub 的 401 / 权限错误

令牌过期，或缺少 repo / public_repo 作用域

归属

基于 Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 中的 GitHub MCP Agent，具体为：

mcp_ai_agents/github_mcp_agent

上游教程：Build an MCP GitHub agent in less than 50 lines of code。

此仓库是一个独立的独立检出，包含文档、Cloudflare Workers 主机和小的打包更改。它不是官方的 GitHub 或 Cloudflare 产品。

许可证

原始 awesome-llm-apps 项目采用 Apache License 2.0 许可。此衍生作品保留该许可证。请参阅 NOTICE 了解来源归属。

This server cannot be installed

A
license - permissive license
-
quality - not tested
C
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
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–Releases (12mo)
Commit activity

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