oss-trends-mcp

AIビルダー向けのタスク駆動型トレンドOSSレコメンダーを、MCPサーバーとして公開します。「Xを作るためのOSSはどれがトレンドか？」と尋ねると、GitHubスターの勢い、npm/PyPIのダウンロード成長、Hacker Newsの話題といったライブシグナルに基づいて、オープンソースプロジェクトをランキングして返します。

Awesomeリストは数週間で古くなります。AIツールの状況は数日で動きます。oss-trends-mcpは、手動のキュレーションリンクではなく、クエリ時点の実シグナルから候補をランキングし、定番のプロジェクトと急成長の新規プロジェクト（作られてから18か月未満のリポジトリ）を分けて扱います。

ツール

recommend_oss (main)

入力: task（作りたいもの）、queries（絞り込んだGitHub検索語句。推奨。省略時はタスクテキストから展開）、ecosystem（auto/npm/pypi/none）、limit（件数）。

返却: established のランキングに加えて risingNewcomers を返します。それぞれにスコアの内訳が透明な形で含まれるため、呼び出し元のLLMが「なぜ」を説明できます。LLMがタスクを検索クエリに展開し、サーバーは決定的な収集とスコアリングを行います。

search_repos

GitHubリポジトリ検索を広い、正規化された出力で返します。

repo_health

1つのリポジトリについて、スターの勢い、メンテナンスの鮮度、npm/PyPIの採用状況、HackerNewsの話題、0から100のスコアなどの詳細なシグナルを提供します。

compare_repos

2〜6個のリポジトリを複合スコア順に並べ、傾向を横並びで比較します。

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スコアリング（0–100）

• 運動量 35 — 直近30日間でバックの付いたスター数（対数スケール）

• メンテナンス 20 — pushされた鮮度の減衰、アーカイブ済みは0点

• 採用 20 — npm/PyPI の月間ダウンロード数と成長ボーナス（直近28日間とその前の28日間の比較）

• コミュニティ 15 — forks、ライセンス、トピック

• バズま 10 — 過去180日間のHacker Newsポストと最高スコア

セットアップ

ビールドして Claude Code に登録します:

npm install && npm run build
claude mcp add oss-trends -s user -- node /absolute/path/to/oss-trends-mcp/dist/index.js

推奨: サーバーに GITHUB_TOKEN を設定してください。設定しない場合、GitHubは1分あたり10件の検索・1時間あたり60件のコアリクエストしか許可しないため、スターモメンタムのサンプリングが失敗してフォールバックシグナルに落ちることがよくあります:

claude mcp add oss-trends -s user -e GITHUB_TOKEN=ghp_xxx -- node /absolute/path/to/dist/index.js

stdio 経由で、任意のMCPクライアント（Claude Code、Cursorなど）で動作します。

制限

• スター数が約40kを超えるリポジトリ: stargazers API は400ページで制限されるため、直近のスター履歴に到達できず、モメンタムは世代調整済みの平均的なスター速度とnpm成長率にフォールバックします。

• その他の大規模リポジトリのスターテンポは、サンプリングによる下界（最後のページ×100スター）です。

• npm/PyPI のパッケージマッチングは発見的な手法です（リポジトリ ROI の一致）。マッチしないリポとリポジトリは採用シグナルをスキップします。

開発

npm run build、npm test、npm run lint を使用します。コンパイル済みのサーバーを stdio で real に起動し、実際の API に対して recommend_oss を呼び出すリソースエンジニー型のチェックは scripts/smoke.mjs を参照してください。

ライセンス

MIT