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gha-intel-mcp

by barissozudogru
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Hybrid

GitHub Actions 워크플로 타이밍 분석, 구성 감사, 결제 인사이트를 위한 MCP 서버입니다.

도구

도구

설명

list_workflow_performance

최근 워크플로 실행의 평균, 최소, 최대, p95 기간 통계를 계산합니다.

analyze_workflow_config

캐싱, 병렬 처리, 동시성, 아티팩트, 체크아웃 깊이, 시간 제한, 러너 고정, Docker 캐싱, 트리거에 대해 워크플로 YAML을 평가합니다.

get_billing_usage

러너 유형별 Actions 청구 시간과 예상 비용, 리포지토리별 캐시 사용률을 반환합니다.

Related MCP server: copilot-usage-mcp

요구 사항

  • Node.js >= 18 (기본 fetch 사용)

  • repo 및 read:org 범위의 GitHub 개인 액세스 토큰

설정

세 가지 전송 모드를 사용할 수 있습니다. 배포 환경에 맞는 것을 선택하세요:

옵션 A: stdio (로컬, 데스크톱 클라이언트 권장)

서버는 stdin/stdout을 통해 MCP 클라이언트의 하위 프로세스로 실행됩니다. 네트워크 포트가 필요 없습니다.

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 (작업 영역) 또는 사용자 설정

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

Cline

Cline 설정을 열고 MCP 서버로 이동한 후 추가하세요:

{
  "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 등)

설정 > 도구 > AI 어시스턴트 > MCP로 이동하여 추가하세요:

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

옵션 B: HTTP (원격 또는 클라우드 클라이언트)

HTTP 모드로 서버를 시작하고 클라이언트가 엔드포인트를 가리키게 하세요:

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

또는 플래그 대신 환경 변수로 설정하세요:

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

옵션 C: Docker

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

컨테이너는 기본적으로 HTTP 모드로 시작합니다. 클라이언트가 http://localhost:3000/mcp를 가리키게 하세요.

도구 참조

list_workflow_performance

실제 실행 타이밍 데이터를 가져와 작업 수준 통계를 계산합니다.

매개변수

유형

필수

설명

owner

string

예

GitHub 소유자(사용자 또는 조직)

repo

string

예

리포지토리 이름

workflow_id

string

예

워크플로 파일 이름(예: ci.yml) 또는 숫자 ID

count

number

아니요

분석할 최근 실행 수(기본값: 10, 최대: 100)

출력: 작업별 및 단계별 타이밍 통계(평균, 최소, 최대, p95), 전체 실행 타이밍, 최근 실행 결론 목록.

analyze_workflow_config

최적화 기회를 위해 워크플로 YAML을 구문 분석하고 감사합니다.

매개변수

유형

필수

설명

workflow_content

string

예

워크플로 파일의 전체 YAML 콘텐츠

출력: 심각도(치명적 / 경고 / 정보 / 양호)별로 그룹화된 결과가 9개 범주에 걸쳐 제공되며, 각각 구체적인 권장 사항이 포함됩니다.

분석 범주: 종속성 캐싱, 매트릭스 전략 및 빠른 실패, 동시성 그룹 및 진행 중 취소, 아티팩트 업로드, git 체크아웃 깊이, 작업 시간 제한(분), 러너 버전 고정, Docker 레이어 캐싱, 트리거 경로 필터.

get_billing_usage

청구 및 캐시 소비 데이터를 검색합니다.

매개변수

유형

필수

설명

owner

string

예

GitHub 사용자 이름 또는 조직

repo

string

아니요

리포지토리 범위 캐시 및 실행 통계용 리포지토리 이름

출력: 사용된 총 시간, 플랜 사용률, 러너 유형(Ubuntu / macOS / Windows / 대형 러너)별 예상 비용, 리포지토리별 캐시 크기 및 사용률 백분율.

환경 변수

변수

필수

설명

GITHUB_TOKEN

예

GitHub 개인 액세스 토큰. 비공개 리포지토리에는 repo 범위, 조직 청구에는 read:org 범위가 필요합니다.

TRANSPORT

아니요

HTTP 모드를 활성화하려면 http로 설정하세요(기본값: stdio).

PORT

아니요

HTTP 모드에서 실행할 때의 HTTP 포트(기본값: 3000).

라이선스

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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Tools

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