AI-github-changelog-generator-cli-mcp 项目介绍
产品定位
AI-github-changelog-generator-cli-mcp 是一个利用 AI 技术从 git 提交记录和工作目录变更中自动生成专业变更日志的工具,旨在简化开发团队的变更管理和发布流程。
核心功能
- 🤖 AI 驱动:使用 GPT-4.1 系列、o3/o4 推理模型,支持智能模型选择
- 🏥 仓库健康评估:全面的健康评估,包括提交质量评分和卫生建议
- 🔧 双模式运行:可作为独立 CLI 或具有完整功能对等的 MCP 服务器
- 📊 全面分析:Git 提交 + 工作目录变更 + 分支 + 悬空提交 + 未跟踪文件
- 📁 文件生成:创建带有适当归属的
AI_CHANGELOG.md文件 - 🎯 模型覆盖:支持强制使用特定模型(如
--model gpt-4.1) - 🎮 交互模式:专业的提交选择和分析界面
- ⚡ 零配置:开箱即用,具有智能回退和增强的错误处理
- 🔐 多提供商支持:支持 OpenAI 和 Azure OpenAI 自动检测
适用场景
- 开发团队日常开发中的变更理解
- 代码审查时生成全面的变更摘要
- 发布管理中的专业变更日志生成
- 利益相关者沟通的业务导向变更摘要
- CI/CD 集成中的自动化变更日志生成
工具列表
CLI 工具
ai-changelog: 生成标准 AI 变更日志ai-changelog --detailed: 全面的业务+技术分析ai-changelog --enterprise: 企业级文档格式ai-changelog --analyze: 分析当前变更ai-changelog --branches: 分析所有分支和未合并提交ai-changelog --comprehensive: 完整的仓库健康检查ai-changelog --untracked: 分类未跟踪文件ai-changelog --interactive: 交互式提交选择ai-changelog --health: 全面的仓库健康报告
MCP 服务器工具
generate_changelog: 从提交生成 AI 变更日志并写入文件generate_changelog_from_changes: 从工作目录变更生成 AI 变更日志并写入文件assess_repository_health: 全面的仓库健康评估analyze_commits: 分析提交模式analyze_current_changes: 分析暂存/未暂存文件analyze_branches: 分支和未合并分析analyze_comprehensive: 完整的仓库健康分析get_git_info: 仓库信息configure_ai_provider: 测试 AI 提供商设置validate_models: 检查模型可用性
常见问题解答
常见问题
- "No API key found"
创建 .env.local 文件并添加您的凭据
- "No commits found"
检查是否有提交记录,或尝试指定范围
- "Model not available"
检查可用模型或尝试不同的模型
- 测试配置
使用 ai-changelog --validate 或 npm run config:validate 检查配置
使用教程
使用依赖
- Node.js 18+
- Git 仓库
- API 密钥 用于 OpenAI 或 Azure OpenAI(可选)
安装教程
# 全局安装 CLI 使用
npm install -g ai-github-changelog-generator-cli-mcp
# 或在项目中本地安装
npm install ai-github-changelog-generator-cli-mcp基本使用
# 生成变更日志(全局安装)
ai-changelog
# 或使用 npm 脚本(本地安装)
npm run changelog
# 启动 MCP 服务器(全局安装)
ai-changelog-mcp
# 或使用 npm 脚本(本地安装)
npm run mcp调试方式
# 验证配置(全局安装)
ai-changelog --validate
# 分析当前变更(全局安装)
ai-changelog --analyze
# 查看所有选项(全局安装)
ai-changelog --help
# 本地安装调试
npm run config:validate
npm run changelog:analyze
npm run changelog -- --help配置
环境变量
# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-key"
# Azure OpenAI(推荐 - 支持推理模型)
export AZURE_OPENAI_ENDPOINT="https://your-resource.openai.azure.com"
export AZURE_OPENAI_KEY="your-key"
export AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME="gpt-4.1"
export AZURE_OPENAI_API_VERSION="2025-04-01-preview".env.local 文件
在项目根目录创建 .env.local 文件:
AZURE_OPENAI_ENDPOINT=https://your-resource.openai.azure.com
AZURE_OPENAI_KEY=your-key
AZURE_OPENAI_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4.1
AZURE_OPENAI_API_VERSION=2025-04-01-preview