gitingest-mcp

[!tip] MCP HTTP 服务器，封装 gitingest，让 Claude Code 能够分析 GitHub 仓库并生成 Obsidian 中文学习笔记。

✨ 功能特性

GitHub 仓库分析 - 通过 MCP 协议获取仓库摘要和完整内容
智能文件过滤 - 默认分析文档文件（md, json, toml, yaml 等）
256k Token 自动降级 - 超过限制时自动切换到 README-only 模式
私有仓库支持 - 通过 GitHub token 访问私有仓库
子目录分析 - 支持分析仓库的特定子目录
Obsidian 集成 - 自动调用 Obsidian 相关 skill 生成结构化学习笔记

📦 快速开始

1. 部署服务器

Docker Compose 部署（推荐）

# 克隆项目
git clone https://github.com/tunanet/gitingest-mcp.git
cd gitingest-mcp

# 启动服务
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

Docker 部署

# 构建镜像
docker build -t gitingest-mcp .

# 运行容器
docker run -d \
  --name gitingest-mcp \
  -p 8000:8000 \
  -e GITHUB_TOKEN=your_token_if_needed \
  --restart unless-stopped \
  gitingest-mcp

其他部署方式

# 安装依赖
pip install -e .

# 创建 systemd 服务
sudo nano /etc/systemd/system/gitingest-mcp.service

添加内容：

[Unit]
Description=Gitingest MCP Server
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=your_user
WorkingDirectory=/path/to/gitingest-mcp
Environment="PORT=8000"
ExecStart=/usr/bin/python -m server.main
Restart=always

[Install]
WantedBy=multi-user.target

启动服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable gitingest-mcp
sudo systemctl start gitingest-mcp

Railway:

npm install -g railway
railway login
railway up

Render:

在 Render Dashboard 创建新的 Web Service
连接 GitHub 仓库 tunanet/gitingest-mcp
设置构建命令: pip install -e . && uvicorn server.main:app --host 0.0.0.0 --port $PORT

2. 在 Claude Code 中注册 MCP 服务器

# 替换为你的部署 URL
claude mcp add --transport http gitingest https://your-app.example.com/mcp

3. 验证安装

# 检查 MCP 服务器状态
curl https://your-app.example.com/health

🚀 在 Claude Code 中使用

基本用法

部署完成后，在 Claude Code 中直接与 AI 对话即可：

你: 帮我分析 https://github.com/coderamp-labs/gitingest 这个项目，生成 obsidian 中文学习笔记

Claude Code 会：
1. 自动调用 analyze_repo 工具获取仓库分析
2. 理解项目结构和功能
3. 自动调用 Obsidian 相关 skill
4. 生成结构化的 Obsidian 学习笔记

高级用法

指定子目录

分析 https://github.com/owner/repo 的 docs 目录

使用全文件模式

帮我分析 https://github.com/owner/repo，分析所有源代码文件

强制只分析 README

分析 https://github.com/owner/repo，只看 README 即可

工作流程

graph LR
    A[用户请求] --> B[Claude Code 调用 MCP]
    B --> C[gitingest-mcp 分析仓库]
    C --> D[返回分析结果]
    D --> E[Claude Code 调用 Obsidian Skill]
    E --> F[生成学习笔记]

⚙️ 配置

环境变量

变量	说明	默认值
`PORT`	服务器端口	`8000`
`GITHUB_TOKEN`	GitHub token（私有仓库需要）	-

GitHub Token 获取

访问 GitHub Settings > Personal Access Tokens
生成新 token（需要 repo 权限）
设置环境变量或启动时传入

🛠️ MCP 工具参数

analyze_repo 工具支持以下参数：

参数	类型	必填	说明
`url`	string	✅	GitHub 仓库 URL
`subdirectory`	string	❌	只分析指定子目录
`github_token`	string	❌	用于私有仓库的 GitHub token
`default_branch`	string	❌	默认分支名（默认为 `main`）
`include_patterns`	string	❌	文件包含模式（默认使用文档模式）
`fallback_to_readme`	boolean	❌	强制只分析 README

include_patterns 选项

值	说明
默认（不指定）	分析文档文件（md, json, toml, yaml, txt, cfg, ini, conf）
`"all"`	分析所有文件（包括源代码）
`".py,.js"`	自定义文件模式

📝 返回结果格式

{
  "summary": {
    "repo_name": "owner/repo",
    "description": "仓库描述...",
    "estimated_tokens": 15000
  },
  "content": "文件内容...",
  "metadata": {
    "source_url": "https://github.com/owner/repo",
    "include_patterns": "*.md,*.json,...",
    "was_fallback": false,
    "fallback_reason": null
  }
}

🔒 反向代理配置（生产环境推荐）

服务默认绑定 127.0.0.1:8000，建议通过 Nginx 反向代理暴露公网。

HTTP 配置

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

HTTPS 配置（使用 Let's Encrypt）

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;
    return 301 https://$server_name$request_uri;
}

server {
    listen 443 ssl;
    server_name your-domain.com;

    ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/your-domain.com/fullchain.pem;
    ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/your-domain.com/privkey.pem;

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8000;
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    }
}

🧪 本地开发

# 安装依赖
pip install -e .

# 启动服务器
python -m server.main

# 运行测试
pytest

📚 使用示例

示例 1：分析开源项目

你: 帮我分析 https://github.com/tiangolo/fastapi 这个项目，生成 obsidian 中文学习笔记

示例 2：分析特定子目录

你: 分析 https://github.com/owner/repo 的 src/core 目录，生成学习笔记

示例 3：私有仓库分析

你: 分析我公司的私有仓库 https://github.com/mycompany/private-repo
（需提前配置 GITHUB_TOKEN 环境变量）

示例 4：快速了解项目

你: 快速帮我了解 https://github.com/vitejs/vite 这个项目是做什么的

🐛 故障排除

MCP 服务器无法连接

检查服务器状态：curl https://your-app.example.com/health
检查防火墙设置
确认反向代理配置正确

分析超时

大型仓库可能需要较长时间
默认超时时间为 120 秒
可以通过指定 subdirectory 减少分析范围

Token 限制

默认使用文档模式以减少 token 使用
超过 256k token 会自动降级到 README-only 模式
可通过 fallback_to_readme=true 强制使用 README 模式

📄 License

MIT

🙏 致谢

gitingest - 核心仓库分析库
Claude - Anthropic 出品的 AI 助手

gitingest-mcp

gitingest-mcp

✨ 功能特性

📦 快速开始

1. 部署服务器

Docker Compose 部署（推荐）

Docker 部署

其他部署方式

2. 在 Claude Code 中注册 MCP 服务器

3. 验证安装

🚀 在 Claude Code 中使用

基本用法

高级用法

指定子目录

使用全文件模式

强制只分析 README

工作流程

⚙️ 配置

环境变量

GitHub Token 获取

🛠️ MCP 工具参数

include_patterns 选项

📝 返回结果格式

🔒 反向代理配置（生产环境推荐）

HTTP 配置

HTTPS 配置（使用 Let's Encrypt）

🧪 本地开发

📚 使用示例

示例 1：分析开源项目

示例 2：分析特定子目录

示例 3：私有仓库分析

示例 4：快速了解项目

🐛 故障排除

MCP 服务器无法连接

分析超时

Token 限制

📄 License

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