使用说明

MCP GitHub仓库创建者

A. 模型上下文协议（MCP） 服务器，为GitHub Copilot等人工智能应用程序提供工具，以分析存储库并自动创建GitHub存储库。

🚀 特性

存储库分析：自动分析本地git存储库以提取元数据。包括分析存储库的传统方法和人工智能方法
GitHub集成：使用适当的配置创建私有GitHub存储库
主题管理：根据项目分析自动添加相关主题
MCP兼容：适用于任何兼容MCP的AI客户端（Copilot、Claude等）
自动设置：从分析到GitHub存储库创建的完整工作流程

📦 安装

克隆此存储库：

git clone https://github.com/flickleafy/mcp-github-repo-creator.git
cd mcp-github-repo-creator

运行安装脚本：
```
bash setup.sh
```
这将：
- 创建Python虚拟环境
- 安装MCP SDK和依赖项
- 设置项目以供使用

🛠 用法

作为MCP服务器（推荐）

服务器为AI应用程序提供以下工具：

get_repo_analysis_instructions -获取存储库分析的详细说明
analyze_and_generate_metadata_file -分析存储库并生成元数据
create_github_repo_from_metadata -从元数据JSON创建GitHub存储库
create_github_repository -使用现有元数据文件创建存储库
full_repository_setup -完整的工作流程：分析→ 创建→ 连接

启动MCP服务器

# Activate virtual environment
source venv/bin/activate

# Start the MCP server
python server.py

服务器在stdio传输上运行，与MCP客户端兼容，如：

GitHub Copilot
克劳德桌面
VS代码扩展
自定义MCP客户端

MCP客户端集成

配置您的MCP客户端以连接到此服务器：

{
  "name": "github-repo-creator",
  "command": "python",
  "args": ["server.py"],
  "cwd": "/path/to/mcp-github-repo-creator"
}

手动使用（替代）

您还可以直接使用底层功能：

# Activate virtual environment
source venv/bin/activate

# Interactive mode
python create_github_repo.py

# Direct repository creation
python create_github_repo.py --create

# Manage topics only
python create_github_repo.py --manage-topics

🎯 工作流程

分析：AI分析您的存储库结构、README、依赖关系和代码
元数据生成：创建 github_repo_metadata.json 包含存储库详细信息
存储库创建：使用GitHub CLI创建私有存储库
配置：设置主题、启用功能并连接本地存储库
推：将您的本地代码推送到新的GitHub存储库

🔄 详细的工作流类型

MCP服务器支持三种主要的工作流程方法：

🤝 交互式副驾驶工作流程（推荐）

这种方法为Copilot提供了更多的控制权，并允许定制：

请求分析说明：请Copilot分析存储库
- 副驾驶用途 get_repo_analysis_instructions
- 获取有关分析内容的详细说明
- 分析您的存储库结构、README和代码
生成元数据：Copilot创建元数据JSON
- 根据其分析，Copilot生成存储库元数据
- 在继续之前，您可以查看和修改元数据
创建存储库：Copilot创建GitHub存储库
- 用途 create_github_repo_from_metadata 使用生成的元数据
- 创建存储库、推送代码和配置设置

聊天示例：

"Please analyze this repository and create a GitHub repository for it. 
I want to review the metadata before you create the repo."

⚡ 全自动化工作流程

无需交互即可实现完全自动化：

单一命令设置：使用 full_repository_setup 工具
- 自动分析存储库
- 生成元数据文件
- 创建GitHub存储库
- 连接并推送代码
- 一步到位

聊天示例：

"Automatically set up this project on GitHub with full automation."

🛠️ 手动/分步工作流程

对于每个步骤的粒度控制：

生成元数据文件: analyze_and_generate_metadata_file
查看/编辑 生成 github_repo_metadata.json
创建存储库: create_github_repository

聊天示例：

"First, generate a metadata file for this repository. I want to review it before creating the GitHub repo."

💬 Copilot的使用示例

配置后，您可以将这些自然语言命令与Copilot一起使用：

分析存储库

"Analyze this repository and tell me what metadata would be generated for GitHub."

生成元数据文件

"Generate a github_repo_metadata.json file for this repository."

创建GitHub存储库

"Create a GitHub repository for this local project. First analyze it, generate metadata, then create the GitHub repo and connect everything."

完整设置

"Set up this entire project on GitHub - analyze the code, create appropriate metadata, and create the repository."

分步示例

"Please create a GitHub repository for this project. Analyze the code, 
generate appropriate metadata, and set up the repository on GitHub."

副驾驶将：

分析你的项目结构和代码
检测编程语言和框架
生成主题和描述
创建 github_repo_metadata.json
创建GitHub存储库
将您的本地仓库连接到GitHub
推送你的代码

🚀 副驾驶集成和安装

副驾驶集成的先决条件

GitHub Copilot订阅 （个人、企业或企业）
带有GitHub Copilot扩展的VS代码
GitHub命令行界面 已安装并验证

方法1:VS代码副本集成（推荐）

安装GitHub CLI:

# macOS
brew install gh

# Ubuntu/Debian
sudo apt install gh

# Windows (using winget)
winget install GitHub.cli

验证GitHub CLI:
```
gh auth login
```

克隆并设置此MCP服务器:

git clone https://github.com/flickleafy/mcp-github-repo-creator.git
cd mcp-github-repo-creator
bash setup.sh

配置VS代码设置 （添加到您的VS代码设置.json中）：

{
  "github.copilot.enable": {
    "*": true,
    "mcp": true
  },
  "mcp.servers": {
    "github-repo-creator": {
      "command": "python",
      "args": ["server.py"],
      "cwd": "/full/path/to/mcp-github-repo-creator",
      "env": {
        "PATH": "/full/path/to/mcp-github-repo-creator/venv/bin:${env:PATH}"
      }
    }
  }
}

方法2:Claude桌面集成

安装克劳德桌面 从克劳德·艾

配置Claude桌面 （编辑 ~/.config/claude-desktop/config.json):

{
  "mcpServers": {
    "github-repo-creator": {
      "command": "python",
      "args": ["/full/path/to/mcp-github-repo-creator/server.py"],
      "env": {
        "PATH": "/full/path/to/mcp-github-repo-creator/venv/bin"
      }
    }
  }
}

重新启动克劳德桌面 并开始使用命令

自动安装脚本

通过运行以下命令创建简单的安装脚本：

# Download and run the auto-installer
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/flickleafy/mcp-github-repo-creator/main/install-copilot.sh | bash

或者在项目中手动创建安装程序脚本：

# Create installer script
cat > install-copilot.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "🚀 Installing MCP GitHub Repository Creator for Copilot..."

# Check dependencies
command -v python3 >/dev/null 2>&1 || { echo "❌ Python 3 is required but not installed."; exit 1; }
command -v git >/dev/null 2>&1 || { echo "❌ Git is required but not installed."; exit 1; }

# Install GitHub CLI if not present
if ! command -v gh &> /dev/null; then
    echo "📦 Installing GitHub CLI..."
    if [[ "$OSTYPE" == "darwin"* ]]; then
        brew install gh
    elif [[ "$OSTYPE" == "linux-gnu"* ]]; then
        sudo apt update && sudo apt install gh
    else
        echo "⚠️ Please install GitHub CLI manually: https://cli.github.com/"
        exit 1
    fi
fi

# Clone repository
INSTALL_DIR="$HOME/.mcp-servers/github-repo-creator"
echo "📁 Installing to $INSTALL_DIR..."
mkdir -p "$HOME/.mcp-servers"
git clone https://github.com/flickleafy/mcp-github-repo-creator.git "$INSTALL_DIR"

# Setup virtual environment
cd "$INSTALL_DIR"
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# Create VS Code configuration
VSCODE_CONFIG="$HOME/.config/Code/User/settings.json"
echo "⚙️ Adding VS Code configuration..."
# Add MCP server configuration to VS Code settings

echo "✅ Installation complete!"
echo "🔧 Next steps:"
echo "1. Authenticate with GitHub: gh auth login"
echo "2. Restart VS Code"
echo "3. Start using Copilot with MCP commands!"
EOF

chmod +x install-copilot.sh

测试集成

在VS Code中打开git存储库

与Copilot开始聊天 并尝试：

"Use the MCP GitHub Repository Creator to analyze this repository and create a GitHub repo for it."

副驾驶应作出回应 通过存储库分析，并提议创建GitHub存储库

📋 需求

Python 3.8+
Git存储库（本地）
GitHub命令行界面(gh)已安装并验证
用于GitHub API调用的Internet连接

GitHub CLI设置

安装并验证GitHub CLI：

# Install GitHub CLI (see https://cli.github.com/)
# macOS
brew install gh

# Ubuntu/Debian
sudo apt install gh

# Authenticate
gh auth login

🔧 MCP集成

此服务器实现 模型上下文协议 规范，使其与各种AI应用程序兼容：

可用工具

存储库分析：自动提取项目元数据
GitHub存储库创建：使用适当的设置创建存储库
主题管理：根据分析添加相关主题
完成工作流程：端到端存储库设置

支持的交通工具

标准输入输出 （默认）：直接集成的标准输入/输出
与FastMCP框架兼容，易于部署

📁 项目结构

mcp-github-repo-creator/
├── server.py                    # Main MCP server using FastMCP
├── core/
│   ├── repository_analyzer.py  # Repository analysis logic
│   └── templates.py            # String templates for messages and instructions
├── create_github_repo.py       # Legacy standalone script
├── demo.py                     # Demo MCP client
├── requirements.txt            # Dependencies including MCP SDK
├── setup.sh                   # Environment setup script
├── pyproject.toml             # Optional project metadata
├── .gitignore                 # Git ignore rules
└── README.md                  # This file

核心模块

server.py：向AI客户端公开工具的主MCP服务器
core/repository_analyzer.py: RepositoryAnalyzer 用于分析存储库结构和生成元数据的类
core/templates.py：所有长字符串消息和指令的集中模板函数
create_github_repo.py：传统独立脚本（用于直接使用）
demo.py：显示如何与MCP服务器交互的示例客户端

📊 元数据结构示例

服务器生成以下格式的元数据：

{
  "repository_name": "my-awesome-project",
  "description": "🚀 A powerful tool for automating GitHub repository creation",
  "topics": ["python", "automation", "github", "mcp", "ai-tools"],
  "created_date": "2025-01-01",
  "project_type": "CLI Tool",
  "primary_language": "Python", 
  "license": "GPL-3.0",
  "features": [
    "Command-line interface",
    "GitHub integration",
    "Automated analysis"
  ]
}

🎯 支持的项目类型

MCP服务器自动检测并正确分类各种项目类型：

AI/ML项目：检测TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Transformers、Langchain
Web应用程序：React、Vue、Angular、Svelte、Flask、Django、FastAPI、Express、Next.js
CLI工具：命令行应用程序和实用程序
应用程序编程接口：RESTful服务、GraphQL和微服务
移动应用：React Native、Flutter、Ionic
桌面应用程序：电子、牛磺酸、PyQt、Tkinter
图书馆：软件包、框架和SDK
游戏开发：Unity、Godot、Pygame
DevOps工具：Docker、Kubernetes、Terraform配置
数据科学：Jupyter笔记本、数据分析项目

🌐 语言检测

自动检测并支持多种编程语言：

主要语言：Python、JavaScript、TypeScript、Java、C++、C#、Go、Rust、PHP、Ruby、Swift、Kotlin、Scala、R、Shell/Bash

Web技术：HTML、CSS、Vue、React（JSX/TSX）、Svelte、SCSS/Sass、Less

专业：SQL、YAML、TOML、JSON、Dockerfile、Makefile

分析器检查文件扩展名、依赖关系和项目结构，以准确确定主要语言和技术栈。

🛡️ 安全与隐私

安全认证：使用GitHub CLI进行安全的基于令牌的身份验证
默认情况下为私有：默认情况下创建私有存储库以确保安全
无数据存储：元数据文件中没有存储敏感数据
本地处理：存储库分析在您的计算机上本地进行
GitHub最佳实践：遵循GitHub的安全建议
令牌范围：通过GitHub CLI使用所需的最小权限

⚠️ 局限性

需要GitHub CLI：必须安装并验证GitHub CLI
需要Git存储库：必须在git存储库中通过提交运行
私人存储库：仅创建私有存储库（创建后可以手动更改）
GitHub API限制：受GitHub API费率限制
主题限制：仅限于符合GitHub主题要求的存储库（最多20个主题）
依赖网：需要互联网连接才能调用GitHub API

🔧 错误处理

MCP服务器提供全面的错误处理，并为常见问题提供清晰的消息：

存储库错误

缺少git存储库：初始化git的明确说明
无承诺：作出初步承诺的指导
未跟踪文件：提示添加和提交文件

身份验证错误

未找到GitHub CLI：安装说明
未认证：身份验证设置指南
令牌已过期：重新身份验证步骤

GitHub API 错误

存储库名称冲突：关于替代名称的建议
权限问题：故障排除步骤
速率限制：等待时间建议

🆘 故障排除

常见问题及解决方法

“不是git仓库”错误

# Initialize git repository
git init

# Add files and make initial commit
git add .
git commit -m "Initial commit"

“GitHub CLI未通过身份验证”错误

# Check authentication status
gh auth status

# Re-authenticate if needed
gh auth login

“权限被拒绝”错误

解决：

检查GitHub CLI身份验证： gh auth status
确保您有权在您的帐户中创建存储库
验证您的GitHub令牌是否具有适当的作用域
对于组织存储库，请检查组织权限

“存储库名称已存在”错误

解决：

选择其他存储库名称
检查您的GitHub帐户以获取现有存储库
使用错误消息中建议的替代名称
添加后缀或前缀以使名称唯一

“超过了GitHub API速率限制”错误

解决：

等待速率限制重置（通常为1小时）
使用经过身份验证的请求（确保 gh auth login 已完成）
对于高容量使用，请考虑GitHub API速率限制最佳实践

“元数据格式无效”错误

解决：

检查生成的 github_repo_metadata.json 语法错误
确保所有必填字段都存在
使用JSON验证器验证JSON格式
重新运行元数据生成工具

“网络连接问题”错误

解决：

检查互联网连接
验证GitHub.com是否可访问
检查防火墙或代理问题
请在网络问题解决后重试

🤝 贡献

如果你喜欢这个项目，给一个⭐ 到存储库
创建功能分支，进行更改，提交拉取请求
确保你的代码遵循项目的编码标准
为新功能或错误修复添加测试
根据需要更新文档

📜 许可证

此项目根据GNU通用公共许可证v3.0获得许可-有关详细信息，请参阅许可证文件。

🔗 链接

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使用说明

MCP GitHub仓库创建者

🚀 特性

📦 安装

🛠 用法

作为MCP服务器（推荐）

启动MCP服务器

MCP客户端集成

手动使用（替代）

🎯 工作流程

🔄 详细的工作流类型

🤝 交互式副驾驶工作流程（推荐）

⚡ 全自动化工作流程

🛠️ 手动/分步工作流程

💬 Copilot的使用示例

分析存储库

生成元数据文件

创建GitHub存储库

完整设置

分步示例

🚀 副驾驶集成和安装

副驾驶集成的先决条件

方法1:VS代码副本集成（推荐）

方法2:Claude桌面集成

自动安装脚本

测试集成

📋 需求

GitHub CLI设置

🔧 MCP集成

可用工具

支持的交通工具

📁 项目结构

核心模块

📊 元数据结构示例

🎯 支持的项目类型

🌐 语言检测

🛡️ 安全与隐私

⚠️ 局限性

🔧 错误处理

存储库错误

身份验证错误

GitHub API 错误

🆘 故障排除

常见问题及解决方法

“不是git仓库”错误

“GitHub CLI未通过身份验证”错误

“权限被拒绝”错误

“存储库名称已存在”错误

“超过了GitHub API速率限制”错误

“元数据格式无效”错误

“网络连接问题”错误

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