🏗️ GitHub Portfolio MCP-Server

Ein Model Context Protocol (MCP)-Server, der Large Language Models (wie Claude) mit der GitHub-API verbindet.

Dieses Projekt demonstriert das Verständnis von KI-Infrastruktur durch den Aufbau einer sicheren, standardisierten Brücke zwischen dem Kontextfenster eines LLMs und einer externen Datenquelle. Durch die Verwendung des MCP-Standards kann das LLM dynamisch Live-Daten anfordern, ohne dass benutzerdefinierte, einmalige API-Integrationen erforderlich sind.

🧠 Architektur-Übersicht

Diese Integration nutzt die standardmäßige MCP JSON-RPC-Architektur über stdio:

1. Das LLM / Der Client (z. B. Claude Code): Fungiert als Gehirn und Vermittler. Es liest die Tool-Schemas und entscheidet, wann externe Daten abgerufen werden sollen.

2. Der MCP-Server (dieses Repo): Eine leichtgewichtige Python-Anwendung, die das mcp SDK verwendet. Er stellt sicher spezifische Tools bereit und wickelt die JSON-RPC-Kommunikation ab.

3. Die externe API (GitHub): Die Datenquelle. Der Server führt Standard-HTTP-Anfragen aus, um Live-Daten abzurufen.

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🛠️ Verfügbare Tools

• fetch_public_repos: Nimmt einen GitHub-username als String entgegen und gibt eine bereinigte, extrahierte Liste der öffentlichen Repositories (einschließlich Name, URL und Beschreibung) zurück, die für das Kontextfenster eines LLMs optimiert ist.

🚀 Schnellstart

Voraussetzungen

• Python 3.x installiert

• Claude Code (oder ein anderer MCP-kompatibler Client)

Installation

1. Klone dieses Repository:

   git clone <your-repo-url>
   cd <your-repo-folder>```

2. Installiere die erforderlichen Abhängigkeiten: pip install -r requirements.txt

Ausführung mit Claude Code

Du kannst diesen Server einfach bei Claude Code registrieren, damit das LLM ihn dynamisch nutzen kann. Führe den folgenden Befehl in deinem Terminal aus dem Projektverzeichnis aus:

claude mcp add github-portfolio python3 server.py

Sobald er hinzugefügt wurde, kannst du Claude Code eine Aufforderung wie diese stellen:

"Use the github-portfolio tools to fetch the public repositories for user1."

Claude formatiert automatisch die JSON-RPC-Anfrage, startet den lokalen Python-Server, führt den API-Aufruf aus und formatiert die Antwort.

Lokal testen

Wenn du den Server ohne Claude Code testen möchtest, ist ein benutzerdefinierter Python-Client enthalten. Führe aus:

python3 client.py

Dies startet einen Hintergrundprozess, verbindet sich über Standard-Ein-/Ausgabe und ruft eine fest codierte Testanfrage ab.