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gha-intel-mcp

by barissozudogru
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Hybrid

GitHub Actions ワークフローのタイミング分析、設定監査、課金インサイトのための MCP サーバー。

ツール

ツール

説明

list_workflow_performance

最近のワークフロー実行の平均、最小、最大、p95 の所要時間統計を計算します。

analyze_workflow_config

ワークフロー YAML を評価し、キャッシュ、並列性、並行処理、アーティファクト、チェックアウト深度、タイムアウト、ランナーの固定、Docker キャッシュ、トリガーを確認します。

get_billing_usage

ランナータイプ別の Actions の課金分数と推定コスト、およびリポジトリごとのキャッシュ使用率を返します。

Related MCP server: copilot-usage-mcp

要件

  • Node.js >= 18（ネイティブの fetch を使用）

  • repo と read:org スコープを持つ GitHub 個人アクセストークン

セットアップ

3 つのトランスポートモードが利用可能です。デプロイ環境に合わせて選択してください。

オプション A: stdio（ローカル、デスクトップクライアント推奨）

サーバーは MCP クライアントのサブプロセスとして stdin/stdout 上で実行されます。ネットワークポートは不要です。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows)

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add gha-intel -e GITHUB_TOKEN=ghp_your_token -- npx -y @barissozudogru/gha-intel-mcp

Cursor

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

VS Code + Copilot

.vscode/mcp.json（ワークスペース）またはユーザー設定

{
  "servers": {
    "gha-intel": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Cline

Cline の設定を開き、MCP Servers に移動して追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Continue.dev

~/.continue/config.yaml

mcpServers:
  - name: gha-intel
    command: npx
    args:
      - -y
      - "@barissozudogru/gha-intel-mcp"
    env:
      GITHUB_TOKEN: ghp_your_token

Zed

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "gha-intel": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
        "env": {
          "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
        }
      }
    }
  }
}

JetBrains（IntelliJ、PyCharm、WebStorm など）

Settings > Tools > AI Assistant > MCP に移動して追加します：

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

オプション B: HTTP（リモートまたはクラウドクライアント）

HTTP モードでサーバーを起動し、クライアントをエンドポイントに接続します：

GITHUB_TOKEN=ghp_your_token npx @barissozudogru/gha-intel-mcp --http
# Server listens on http://0.0.0.0:3000/mcp
# Health check: http://localhost:3000/health

または、フラグの代わりに環境変数で設定します：

TRANSPORT=http PORT=3000 GITHUB_TOKEN=ghp_your_token npx @barissozudogru/gha-intel-mcp

Cursor（HTTP）

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

VS Code + Copilot（HTTP）

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "gha-intel": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

Windsurf（HTTP）

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "serverUrl": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

Continue.dev（HTTP）

~/.continue/config.yaml

mcpServers:
  - name: gha-intel
    url: http://localhost:3000/mcp

オプション C: Docker

docker build -t gha-intel-mcp .
docker run -p 3000:3000 -e GITHUB_TOKEN=ghp_your_token gha-intel-mcp

コンテナはデフォルトで HTTP モードで起動します。クライアントを http://localhost:3000/mcp に向けてください。

ツールリファレンス

list_workflow_performance

実際の実行タイミングデータを取得し、ジョブレベルの統計を計算します。

パラメータ

型

必須

説明

owner

string

はい

GitHub オーナー（ユーザーまたは組織）

repo

string

はい

リポジトリ名

workflow_id

string

はい

ワークフローファイル名（例: ci.yml）または数値 ID

count

number

いいえ

分析する最近の実行数（デフォルト: 10、最大: 100）

出力: ジョブごとおよびステップごとのタイミング統計（平均、最小、最大、p95）、実行全体のタイミング、最近の実行結果のリスト。

analyze_workflow_config

ワークフロー YAML を解析し、最適化の機会を監査します。

パラメータ

型

必須

説明

workflow_content

string

はい

ワークフローファイルの完全な YAML コンテンツ

出力: 重大度（critical / warning / info / good）ごとにグループ化された、9 つのカテゴリにわたる調査結果。それぞれに具体的な推奨事項が含まれます。

分析対象カテゴリ: 依存関係キャッシュ、マトリックス戦略と fail-fast、並行処理グループと cancel-in-progress、アーティファクトのアップロード、git checkout の深度、ジョブの timeout-minutes、ランナーバージョンの固定、Docker レイヤーキャッシュ、トリガーのパスフィルター。

get_billing_usage

課金とキャッシュ消費データを取得します。

パラメータ

型

必須

説明

owner

string

はい

GitHub ユーザー名または組織

repo

string

いいえ

リポジトリ単位のキャッシュと実行統計のためのリポジトリ名

出力: 使用済み合計分数、プラン使用率、ランナータイプ別（Ubuntu / macOS / Windows / large runners）の推定コスト、さらにリポジトリごとのキャッシュサイズと使用率。

環境変数

変数

必須

説明

GITHUB_TOKEN

はい

GitHub 個人アクセストークン。プライベートリポジトリには repo スコープ、組織の課金には read:org スコープが必要です。

TRANSPORT

いいえ

http に設定すると HTTP モードが有効になります（デフォルト: stdio）。

PORT

いいえ

HTTP モードで実行するときの HTTP ポート（デフォルト: 3000）。

ライセンス

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
A
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
0dRelease cycle
5Releases (12mo)
Commit activity

Resources

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