从任何兼容 MCP 的 AI 客户端发现、排名和比较 GitHub 存储库。
Repo Radar MCP 是一个基于 Python 的 MCP 服务器，它将 AI 代理连接到 GitHub API，允许它们按主题、语言、星标、许可证、活跃度和相关性来搜索、过滤、排名和评估开源存储库。
它专为需要结构化方式来研究开源项目的开发人员、构建者和 AI 代理而设计。
AI 代理可以编写代码，但它们也需要良好的技术背景。
Repo Radar MCP 为您的 MCP 兼容客户端提供了一套简单的工具，以回答以下问题：
关于 RAG 的最受欢迎的 Python 存储库有哪些？
哪些 MCP 服务器值得研究？
哪些 GitHub 项目是活跃的、有许可证且有用的？
我应该使用哪个存储库作为我下一个项目的参考？
如何按星标、分支、问题、许可证和近期活跃度来比较多个存储库？
Related MCP server: Narad GitHub Agent
按主题搜索 GitHub 存储库。
按编程语言过滤。
按最低星标数过滤。
使用简单的实用性评分对存储库进行排名。
分析单个存储库。
比较多个存储库。
获取存储库的 README 内容。
以 JSON 或 Markdown 格式返回结果。
安全地从环境变量中使用您的 GitHub 令牌。
适用于 MCP Inspector、Claude Desktop、Cursor 和其他兼容 MCP 的客户端。
工具 | 描述 |
| 按主题、语言、星标和排序模式搜索 GitHub 存储库。 |
| 与上述相同，但返回整洁的 Markdown 报告。 |
| 搜索存储库并添加实用的存储库评分。 |
| 搜索、排名并以 Markdown 格式返回存储库。 |
| 通过 |
| 分析一个存储库并返回 Markdown 报告。 |
| 通过 |
| 比较多个存储库并返回 Markdown 表格。 |
| 获取存储库的 README。 |
克隆存储库：
git clone https://github.com/javiermorron/repo-radar-mcp.git
cd repo-radar-mcp创建并激活虚拟环境。
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activatepython -m venv .venv
source .venv/bin/activate安装项目：
pip install -e .复制环境文件：
cp .env.example .env在 Windows PowerShell 上：
copy .env.example .env编辑 .env 并添加您的 GitHub 令牌：
GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
GITHUB_API_VERSION=2022-11-28
GITHUB_USER_AGENT=repo-radar-mcp/1.0.0切勿提交您真实的 .env 文件。
从项目根目录：
mcp dev server.py如果 Inspector 找不到 uv，请在 Inspector 中使用此配置：
Transport Type: STDIO
Command: python
Arguments: server.py然后打开 Tools 选项卡并运行：
{
"topic": "mcp server",
"language": "Python",
"limit": 5,
"min_stars": 10
}示例配置可在以下位置找到：
examples/claude_desktop_config.example.jsonWindows 示例条目：
{
"mcpServers": {
"repo-radar-mcp": {
"command": "C:\\Users\\YOUR_USER\\repo-radar-mcp\\.venv\\Scripts\\python.exe",
"args": [
"C:\\Users\\YOUR_USER\\repo-radar-mcp\\server.py"
]
}
}
}Search the 5 most popular Python repositories about "mcp server" and explain which one is best to study.Compare these repositories: freqtrade/freqtrade, ccxt/ccxt, hummingbot/hummingbot.Find popular repositories about "rag chatbot" in Python with more than 500 stars and rank them by usefulness.Analyze microsoft/autogen and tell me if it is active, useful and worth studying.更多提示词可在以下位置找到：
examples/prompts.mdRepo Radar MCP 包含一个简单的评分系统，基于：
星标
分支
近期活跃度
许可证可用性
开放问题
归档状态
该评分并非旨在取代人类的判断。它是一个快速信号，旨在帮助代理和开发人员优先考虑首先检查哪些内容。
repo-radar-mcp/
├── src/
│ └── repo_radar_mcp/
│ ├── __init__.py
│ ├── server.py
│ ├── github_client.py
│ ├── scoring.py
│ ├── formatters.py
│ └── models.py
├── examples/
│ ├── claude_desktop_config.example.json
│ └── prompts.md
├── tests/
│ └── test_scoring.py
├── .env.example
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── CHANGELOG.md
├── requirements.txt
├── pyproject.toml
└── server.py添加存储库发布分析。
添加问题质量分析。
添加贡献者活跃度指标。
添加对 GitHub 主题推荐的支持。
添加存储库健康报告。
添加 CSV 和 JSON 导出助手。
添加 Docker 支持。
添加用于测试和 linting 的 GitHub Actions。
Repo Radar MCP 使用来自环境变量的 GitHub 令牌。
请勿提交：
.env
个人访问令牌
私有 API 密钥
本地虚拟环境
.gitignore 文件已经排除了常见的敏感文件和生成的文件。
欢迎贡献。
良好的首个议题：
改进评分逻辑。
添加更多输出格式。
添加测试。
改进 MCP 客户端示例。
添加 Docker 支持。
本项目采用 MIT 许可证授权。
由 Javier Morrón 创建。在 LinkedIn 上与我联系：https://www.linkedin.com/in/javiermorron。
This server cannot be deployed
Finds real, maintained open-source repos that fit your project. MCP grounding for coding agents.
Search GitHub, npm, PyPI, StackOverflow, ArXiv from one MCP — built for coding agents.
Search and fetch AI agent skills, rules files and MCP servers indexed from GitHub.
Find, compare, and audit software for AI agents. Scored registry of tools and MCP servers.
