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MCP Server · 开发工具

GitHub Stars Contrib MCP Server

GitHub Stars贡献管理服务器(MCP Server)是一个通过GraphQL API管理GitHub Stars贡献、链接和个人资料数据的工具,适用于开发者管理和分析其GitHub Stars贡献。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 0
Python开发工具数据分析

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作者 / 组织
svg153
提供方
svg153
运行时
Python

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GitHub Star

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仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

GitHub Stars Contrib MCP Server 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 0 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

python3 -m venv .venv

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Python,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 0 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

GitHub Stars贡献MCP服务器

GitHub Stars程序的模型上下文协议(MCP)服务器: .

它提供了一个全面的API,通过Stars GraphQL API使用您的个人API令牌来管理贡献、链接和配置文件数据。

  • 传输:FastMCP(SSE可流式传输http)
  • 功能:对贡献和链接进行完整的CRUD操作,配置文件管理

配置

环境变量:

  • STARS_API_TOKEN:GitHub STARS个人资料中显示的代币(贡献→ 令牌)
  • LOGLEVEL:调试|信息|警告|错误|严重(默认值:信息)
  • MCP_HOST:为SSE传输绑定主机(默认值:127.0.0.1)
  • MCP_PORT:绑定端口(默认值:8766)
  • MCP_PATH:路径(默认值:/MCP)
  • MCP_TRANSPORT:传输选择(“stdio”|“http”|“可流式传输http”|”sse“)。默认值:stdio。
  • VALIDATE_URLS:在突变之前启用轻量级URL HEAD验证(默认值:false)
  • URL_VALIDATA_TIMEOUT_S:URL验证请求超时(默认值:3)
  • URL_VALIDATA_TTL_S:URL验证结果的TTL缓存(秒)(默认值:3600)

工具

服务器提供以下MCP工具:

突变(写入操作):

  • 创建_分配:创建单一贡献
  • create_贡献:在单个突变中创建一个或多个贡献
  • update_贡献:更新一个或多个贡献
  • 删除贡献:删除一项或多项捐款
  • create_link:在GitHub Stars个人资料中创建链接
  • update_link:更新GitHub Stars个人资料中的链接
  • delete_link:从GitHub Stars个人资料中删除链接
  • update_profile:更新用户的个人资料信息

查询(读取操作):

  • get_user:获取登录用户(没有被提名人数据的最小用户信息)
  • get_stars:获取GitHub用户的公开个人资料星/贡献
  • 搜索_贡献:过滤用户公开Stars个人资料中的贡献
  • get_contributions_stats:获取贡献统计和分析(可按类型、月份、年份分组)
  • 比较贡献:比较两个用户之间的贡献
  • 出口_贡献:以JSON、CSV或Markdown格式导出贡献

所有工具都返回标准化的响应格式: { "success": boolean, "data": object | null, "error": string | null }

快速启动

  1. 创建一个virtualenv并安装
   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate
   python -m pip install -e .[dev]
  1. 配置环境(从模板)
   cp env.template .env
   # edit .env and set STARS_API_TOKEN
   set -a; source .env; set +a

或者,直接导出变量:

   export STARS_API_TOKEN=""
   export LOG_LEVEL=INFO
  1. 运行MCP服务器(流式HTTP)
   python -m github_stars_contrib_mcp.server
   # Binds to MCP_HOST (default 127.0.0.1) and MCP_PORT (default 8766), path /mcp

无MCP客户端的本地使用

您可以通过一个小的演示脚本在本地测试这些工具。首先,确保Stars API代币可用(导出或将其放入 .env 项目根目录下的文件为 STARS_API_TOKEN=...).

export STARS_API_TOKEN=stars_...your_token...

然后运行:

python scripts/demo.py get-user-data
python scripts/demo.py create-contributions --data '[{"title": "Test Contribution", "url": "https://example.com", "type": "BLOGPOST", "date": "2023-01-01T00:00:00Z"}]'

Makefile快捷方式(load.env,如果存在则激活venv):

make run-env

工具合同定义见 src/github_stars_contrib_mcp/tools/ (真相的来源)。

枚举和别名

有关链接平台,请参阅 PlatformType 在 src/github_stars_contrib_mcp/models.py。这些工具还接受几个遗留别名,这些别名在内部由 normalize_platform 在 src/github_stars_contrib_mcp/utils/normalization.py (例如。, GITHUB → README, WEBSITE → OTHER).使用别名时,会记录一条警告以帮助迁移调用者。

测试

单元测试:

. .venv/bin/activate
pytest -q

所有测试,包括可选的活突变e2e:

# Create `.env.local` with at least STARS_API_TOKEN; set STARS_E2E_MUTATE=1 to enable mutation tests
make test-all

笔记:

  • 如果您的令牌不公开被提名人数据,则测试可能会跳过读取/配置文件流(这是意料之中的)。
  • 确保 LOG_LEVEL 是以下之一:调试、信息、警告、错误、严重。

功能和路线图

该项目包括在10个关键领域计划的全面改进:

  • 安全与认证
  • 错误处理系统
  • 数据验证
  • 性能优化
  • 完整的文件
  • CI/CD自动化
  • 监测和可观察性
  • 高级测试
  • 高级功能
  • 高级体系结构

看 docs/feats/README.md 了解详细的实施计划和分阶段推出策略。

工具与能力

工具数量

0

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

GitHubStarsPython本地部署贡献管理GraphQLAPI开发者工具数据分析

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 0 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Python,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

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MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
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Context7 831acf40

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

GitHub Stars Contrib MCP Server 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 python3 -m venv .venv,运行环境为 Python。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

GitHub Stars Contrib MCP Server 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Python;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

GitHub Stars Contrib MCP Server 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

GitHub Stars Contrib MCP Server 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

GitHub Stars Contrib MCP Server 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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