AI导哈

GitHub仓库研究助手

一个连接GitHub API的模块化服务器，提供搜索、分析和比较开源仓库的智能研究工具。

  • by heydanielmolina
  • Python
  • 本地部署
  • 1 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 DecodertoMux/mcp-github-research-assistant

使用说明

MCP GitHub 研究助理

模块化的 MCP（模型上下文协议）服务器 与……相连接的 GitHub API 搜索、分析和比较存储库。
这个项目提供了智能研究工具，帮助您轻松发现、检查和评估开源项目。

特点：

搜索存储库

  • 在GitHub上搜索 关键词， 语言，或者 主题；话题
  • 按最小值过滤 星星 和 排序顺序（星级/收藏夹/更新时间）
  • 返回诸如星标数、分支数和最后更新日期等关键指标

获取仓库详细信息

  • 查看完整元数据：星标数、分支数、许可证、开放问题和主题
  • 包括一个 README 预览 （从base64解码）
  • 显示创建时间、更新时间和最后推送时间 人类可读格式

比较仓库

  • 并排比较2-3个仓库
  • 表格包含星级、叉号、语言、大小、未解决问题、许可证以及活动最新度
  • 适用于框架或库的基准测试

获取热门仓库

  • 通过（某种方式）发现热门仓库 语言 并且 时间段 （每日、每周、每月）
  • 每10分钟通过缓存自动刷新

检查仓库活动

  • 检查一个项目是否在积极维护
  • 显示最后一次提交、推送日期和活跃度评分：
    • 活跃 （<30天）
    • 适中的 （<90天）
    • 慢 （<180天）
    • 未激活 （>6个月）
  • 包括问题跟踪、维基和存档状态的指标

技术概述

  • 语言： Python 3.10+
  • 框架： [mcp.server]
  • API GitHub REST API v3
  • 缓存： cachetools.TTLCache 为了高效使用API
  • 异步运行时： asyncio
  • 记录日志： 所有日志打印至 stderr 保持MCP协议输出的清洁（或准确、无误）

安装

1. 克隆仓库

git clone <repository-url>
cd mcp-github-research-assistant

2. 设置虚拟环境

# Create a virtual environment
python -m venv venv

# Activate it
source venv/bin/activate  # On macOS/Linux
# or
venv\Scripts\activate     # On Windows

3. 安装依赖项

pip install -r requirements.txt

4. 配置MCP客户端

将此服务器配置添加到您的MCP客户端配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "github-research": {
      "command": "/path-to/mcp-github-research-assistant/venv/bin/python",
      "args": ["/path-to/mcp-github-research-assistant/server.py"]
    }
  }
}

5. （可选）添加GitHub令牌

对于更高的速率限制，请将您的GitHub令牌添加到 server.py 翻译为中文是“服务器.py”（通常指一个名为 server.py 的Python脚本文件，用于服务器端编程）。不过，在实际使用中，我们可能更倾向于说“server.py文件”或“名为server.py的服务器端Python脚本”，以更明确地表达其含义。但简化的“服务器.py”也是可以理解的：

GITHUB_TOKEN = "your_github_token_here"

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