oss-trends-mcp

태스크 중심의 트렌딩 OSS 추천기로, AI 빌더를 위한 MCP 서버로 제공된다. "어떤 OSS가 X를 만드는 데 트렌딩하고 있나?"라고 묻고 GitHub 스타 모멘텀, npm/PyPI 다운로드 성장, Hacker News 관심도 같은 라이브 시그널을 기반으로 순위가 매겨진 오픈소스 프로젝트를 얻을 수 있다.

Awesome 목록은 몇 주 안에 낡아가지만, AI 툴링 환경은 며칠 만에 움직인다. oss-trends-mcp는 손으로 고른 링크 대신 질문 시점의 실제 시그널로 후보를 순위 매기며, 자리 잡은 기존 프로젝트와 떠오르는 신규 프로젝트(18개월 미만 저장소)를 구분한다.

도구

recommend_oss (기본)

입력: task(만들고 싶은 것), queries(집중된 GitHub 검색어 — 권장. 그 외의 경우 task에서 확장), ecosystem(auto/npm/pypi/none), limit. 반환: established ranking과 risingNewcomers를 함께 반환하며, 각 항목에 투명한 점수 내역이 포함되어 호출하는 LLM이 "이유"를 설명할 수 있다. LLM은 task를 검색어로 확장하고, 서버는 데이터 수집과 점수 계산을 결정적으로 수행한다.

search_repos

정규화된 결과를 출력하는 원시 GitHub 저장소 검색.

repo_health

단일 저장소에 대한 심층 신호: 스타 모멘텀, 유지보수 신선도, npm/PyPI 사용도, HN 반응, 0-100 점수.

compare_repos

2-6개 저장소를 나란히 트렌드 비교하고 복합 점수 순으로 정렬.

Related MCP server: Dev AI Ecosystem MCP

점수 구성 (0-100)

• momentum 35 — 최근 30일간 늘어난 스타 수 (로그 스케일)

• maintenance 20 — 푸시 신선기의 감쇠도; 아카이브된 저장소는 0점

• adoption 20 — npm 또는 PyPI 월간 다운로드 + 성장 보너스 (최근 28일 vs 이전 28일)

• community 15 — 포크, 라이선스, 토픽

• buzz 10 — 최근 180일간 Hacker News 스토리 및 최고 점수

설정

빌드 후 Claude Code에 등록:

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

권장: 서버에 GITHUB_TOKEN을 부여. 없을 때 GitHub는 분당 10회 검색, 시간당 60회 코어 요청만 허용하므로 스타 모멘텀 샘플링이 자주 폴백 신호로 떨어진다:

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

stdio로 동작하므로 어떤 MCP 클라이언트(Claude Code, Cursor 등)에서도 쓸 수 있다.

제한 사항

• 약 ~40k 스타 이상인 저장소: stargazers API가 400페이지 한도로 최근 스타 내역을 알 수 없다. 스타 모멘텀은 연령 보정된 평균 속도 + npm 성장으로 폴백한다.

• 다른 대형 저장소의 스타 속도는 샘플에 기반한 하한값(마지막 페이지 × 100스타)으로 본다.

• npm/PyPI 패키지 매칭은 휴리스틱(저장소 URL 일치)이며, 매칭되지 않으면 채택 신호를 건너뛴다.

개발

npm run build, npm test, npm run lint. 실제 API를 상대로 컴파일된 서버를 stdio에 띄워 recommend_oss를 호출하는 라이브 E2E 확인은 scripts/smoke.mjs 참고.

라이선스

MIT.