MAS GitHub Analyzer
Analyzes GitHub repositories by cloning, performing AST analysis, security scanning with Semgrep, and generating LLM-based code explanations.
Provides LLM-powered code explanations using OpenAI's GPT-4o-mini for any source file in the repository.
Instruments MCP tools with OpenTelemetry to provide distributed tracing and observability, exporting traces to a JSON lines file.
Click on "Install Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@MAS GitHub Analyzeranalyze https://github.com/user/repo for security vulnerabilities"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
Analyseur de Dépôts GitHub (MCP + AST + SecOps)
Formats d'intégration : Protocole MCP natif (stdio), API REST (FastAPI bridge), Dashboard React temps réel.
Un outil d'audit "Code-First" intégrant le Model Context Protocol (MCP), l'analyse syntaxique (AST), le scan de sécurité et l'observabilité. Cet outil clone un dépôt, expose des outils d'analyse via un serveur MCP, et les rend accessibles via un bridge FastAPI et un dashboard React.
Le Problème
Les audits de code "boîte noire" prennent un temps infini, reposent souvent sur des documentations obsolètes et ignorent les vulnérabilités cachées. Les LLMs manquent de structure pour analyser une base de code entière sans contexte, et l'intégration de multiples outils d'analyse statique dans un flux automatisé est complexe et fragmentée.
Related MCP server: Farofino MCP Server
La Solution
Un outil d'audit "Code-First" qui combine l'analyse déterministe (AST via Tree-Sitter, Sécurité via Semgrep) et l'explication IA (LLM). L'ensemble des capacités est exposé nativement via le standard industriel Model Context Protocol (MCP) permettant à n'importe quel client MCP de l'exploiter. Un bridge FastAPI et un dashboard React sont ajoutés pour rendre le système testable et visuel instantanément. L'observabilité est garantie par OpenTelemetry.
Ce que ça prouve
Compétence | Comment |
Model Context Protocol (MCP) | Création d'un serveur natif exposant 4 outils standards utilisables par n'importe quel client MCP. |
Analyse Syntaxique (AST) | Parsing déterministe au lieu d'expressions régulières fragiles via |
Security / DevSecOps | Intégration programmatique d'un scanner statique (Semgrep) dans une boucle d'analyse. |
Observabilité (OpenTelemetry) | Instrumentation du code, tracing distribué, calcul de métriques (durée, compteurs) avec un FileSpanExporter custom. |
Architecture Découplée | Le cœur MCP fonctionne en isolation, le bridge FastAPI le rend accessible au web, le Dashboard React le rend visuel. |
Stack
Protocole : FastMCP
Backend : Python 3.14 + FastAPI
Analyse AST : Tree-Sitter
Sécurité : Semgrep
Observabilité : OpenTelemetry
LLM : OpenAI (GPT-4o-mini)
Frontend : React 19 + Vite + TypeScript
Architecture
flowchart TD
subgraph "Frontend"
UI[Dashboard React]
end
subgraph "API Bridge"
API[FastAPI Server]
end
subgraph "MCP Core & Tools"
MCP[Serveur FastMCP]
CLONE[Cloner Git]
AST[Tree-Sitter AST]
SEC[Semgrep Scanner]
LLM[Explainer LLM]
end
subgraph "Observability"
OTEL[OpenTelemetry Tracer]
LOG[(traces.jsonl)]
end
UI -->|HTTP REST| API
API --> CLONE
API --> AST
API --> SEC
API --> LLM
AST -.-> OTEL
SEC -.-> OTEL
CLONE -.-> OTEL
LLM -.-> OTEL
OTEL --> LOG
API -->|GET /traces| LOGThis server cannot be installed
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