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MCP Server · 开发工具

MCP Deployable

一个用于GitHub操作的模型上下文协议(MCP)服务器,通过标准化接口使LLM能够与GitHub仓库交互。可部署到Cloudflare Workers用于生产环境。

未说明官方级别未说明来源级核验工具 9
GitHubLLM工具Cloudflare WorkersClaudeCursor

快速开始

公开资料没有提供安装命令,按仓库或官方文档接入。
作者 / 组织
valiot
提供方
valiot

工具数量

9

来源目录标注

资源数量

0

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提示词数量

0

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GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

MCP Deployable 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 9 个工具,通过传输方式未标注接入,适配 Claude、Cursor,没有现成的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

开发工具

传输方式

未说明

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

公开目录没有给出安装命令,需要按仓库 README安装;下面按同类条目的通用流程说明。

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

    先确认运行方式

    公开资料没有标注传输方式,先看仓库 README,确认是本地进程还是远程地址。

  2. 2

    获取服务

    公开目录没有给出安装命令,按仓库 README里的步骤安装或获取服务。

  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 9 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。

公开资料仍需确认:安装命令

详细介绍

GitHub MCP服务器

用于GitHub操作的模型上下文协议(MCP)服务器,使LLM能够通过标准化的接口与GitHub存储库进行交互。可部署到Cloudflare Workers以供生产使用。

特性

  • 🔌 符合MCP协议:适用于任何兼容MCP的LLM(OpenAI、Claude、Cursor等)
  • 🚀 9 GitHub运营:全面的公关管理能力
  • ✅ 类型安全:使用Zod进行运行时验证的完整TypeScript
  • ☁️ Cloudflare员工就绪:无需配置即可部署到边缘
  • 🧪 已测试:模式和行为验证的黄金测试
  • 🔐 安全:GitHub个人访问令牌身份验证

可用工具

  1. list_prs -列出带过滤器的拉取请求(状态、基、头)
  2. get_pr -获取详细的公关信息
  3. create_pr -创建新的pull请求
  4. update_pr -更新PR标题、描述、状态或基本分支
  5. add_pr_注释 -向PR添加评论
  6. merge_r -使用指定方法合并PR(合并/挤压/重基)
  7. request_pr_viewers -请求PR审阅者(用户或团队)
  8. add_pr_labels -向PR添加标签
  9. 移除_pr_标签 -从PR中删除标签

建筑

┌─────────────┐
│     LLM     │  (OpenAI, Claude, Cursor, etc.)
│  (Client)   │
└──────┬──────┘
       │ MCP Protocol
       │ (stdio or HTTP)
       ▼
┌─────────────────┐
│   MCP Server    │
│  (This repo)    │
├─────────────────┤
│ • Tool Registry │
│ • Validation    │
│ • Error Handler │
└──────┬──────────┘
       │
       │ Octokit REST API
       ▼
┌─────────────────┐
│   GitHub API    │
└─────────────────┘

设置

先决条件

  • Node.js 18+
  • 具有适当权限的GitHub个人访问令牌

安装

# Clone or create project
npm install

# Set GitHub token
export GITHUB_TOKEN="ghp_your_token_here"

# Build project
npm run build

创建GitHub令牌

  1. 转到GitHub设置→ 开发人员设置→ 个人访问令牌→ 代币(经典)
  2. 生成具有以下作用域的新令牌:

- repo (完全控制私有存储库) - read:org (如果与组织repo合作)

  1. 复制令牌并设置为 GITHUB_TOKEN 环境变量

用法

地方发展(stdio)

使用stdio传输在本地运行MCP服务器:

export GITHUB_TOKEN="your_token"
npm run dev

服务器将在stdio上运行,可以通过MCP客户端连接。

测试客户端

运行示例测试客户端以查看服务器的运行情况:

export GITHUB_TOKEN="your_token"
npm run client

这将:

  1. 启动MCP服务器
  2. 通过stdio传输连接
  3. 列出可用工具
  4. 执行示例操作(列出PR,获取PR详细信息)
  5. 显示结果

与Cursor集成

要与Cursor一起使用,请在MCP配置中添加:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/mcp-deployable/dist/server/index.js"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

与OpenAI集成

import { Client } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/index.js';
import { StdioClientTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/client/stdio.js';
import { spawn } from 'child_process';
import OpenAI from 'openai';

// Start MCP server
const serverProcess = spawn('node', ['dist/server/index.js'], {
  env: { GITHUB_TOKEN: process.env.GITHUB_TOKEN },
});

// Connect MCP client
const client = new Client({
  name: 'openai-github-client',
  version: '1.0.0',
}, { capabilities: {} });

const transport = new StdioClientTransport({ command: serverProcess });
await client.connect(transport);

// Get available tools
const tools = await client.listTools();

// Use with OpenAI
const openai = new OpenAI();
const response = await openai.chat.completions.create({
  model: 'gpt-4',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'List open PRs in owner/repo' }
  ],
  tools: tools.tools.map(tool => ({
    type: 'function',
    function: {
      name: tool.name,
      description: tool.description,
      parameters: tool.inputSchema,
    },
  })),
});

// Execute tool if requested
if (response.choices[0].message.tool_calls) {
  const toolCall = response.choices[0].message.tool_calls[0];
  const result = await client.callTool({
    name: toolCall.function.name,
    arguments: JSON.parse(toolCall.function.arguments),
  });
  console.log(result);
}

Cloudflare员工部署

先决条件

  • Cloudflare帐户
  • Wrangler CLI已安装(npm install -g wrangler)

部署

# Build worker bundle
npm run build:worker

# Set GitHub token as secret
wrangler secret put GITHUB_TOKEN

# Deploy to Cloudflare Workers
npm run deploy

HTTP API

部署后,worker将公开这些端点:

健康检查
curl https://your-worker.workers.dev/health
列出工具
curl https://your-worker.workers.dev/tools
调用工具
curl -X POST https://your-worker.workers.dev/invoke \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "tool": "list_prs",
    "arguments": {
      "owner": "octocat",
      "repo": "hello-world",
      "state": "open"
    }
  }'

发展

项目结构

mcp-deployable/
├── src/
│   ├── server/
│   │   ├── index.ts          # MCP server (stdio)
│   │   ├── tools/
│   │   │   └── github-tools.ts  # GitHub API operations
│   │   └── schemas/
│   │       └── tools.ts      # Zod schemas
│   ├── client/
│   │   └── test-client.ts    # Example client
│   ├── types/
│   │   └── github.ts         # TypeScript types
│   └── worker.ts             # Cloudflare Workers entry
├── tests/
│   └── golden/
│       ├── github-tools.test.ts  # Golden tests
│       └── fixtures/         # Mock responses
├── wrangler.toml             # Workers config
├── package.json
└── tsconfig.json

运行测试

# Run all tests
npm test

# Run golden tests only
npm run test:golden

# Run tests in watch mode
npm test -- --watch

脚本

  • npm run build -构建TypeScript和worker包
  • npm run dev -在本地运行MCP服务器(stdio)
  • npm run client -运行测试客户端
  • npm test -运行测试套件
  • npm run deploy -部署到Cloudflare Workers

工具示例

列出拉取请求

{
  "tool": "list_prs",
  "arguments": {
    "owner": "modelcontextprotocol",
    "repo": "typescript-sdk",
    "state": "open",
    "per_page": 10
  }
}

获取拉取请求详细信息

{
  "tool": "get_pr",
  "arguments": {
    "owner": "modelcontextprotocol",
    "repo": "typescript-sdk",
    "pull_number": 42
  }
}

创建拉取请求

{
  "tool": "create_pr",
  "arguments": {
    "owner": "myorg",
    "repo": "myrepo",
    "title": "Add new feature",
    "body": "This PR adds feature X",
    "head": "feature-branch",
    "base": "main",
    "draft": false
  }
}

更新拉取请求

{
  "tool": "update_pr",
  "arguments": {
    "owner": "myorg",
    "repo": "myrepo",
    "pull_number": 42,
    "title": "Updated title",
    "body": "Updated description"
  }
}

添加评论

{
  "tool": "add_pr_comment",
  "arguments": {
    "owner": "myorg",
    "repo": "myrepo",
    "pull_number": 42,
    "body": "Great work! LGTM 👍"
  }
}

合并拉取请求

{
  "tool": "merge_pr",
  "arguments": {
    "owner": "myorg",
    "repo": "myrepo",
    "pull_number": 42,
    "merge_method": "squash",
    "commit_title": "feat: add new feature"
  }
}

请求审阅者

{
  "tool": "request_pr_reviewers",
  "arguments": {
    "owner": "myorg",
    "repo": "myrepo",
    "pull_number": 42,
    "reviewers": ["user1", "user2"],
    "team_reviewers": ["team-alpha"]
  }
}

管理标签

{
  "tool": "add_pr_labels",
  "arguments": {
    "owner": "myorg",
    "repo": "myrepo",
    "pull_number": 42,
    "labels": ["bug", "high-priority"]
  }
}

错误处理

所有工具都包括全面的错误处理:

  • 验证错误:使用Zod模式验证输入参数
  • GitHub API错误:捕获并格式化来自GitHub API的HTTP错误
  • 速率限制:GitHub API速率限制错误正确浮出水面
  • 身份验证错误:缺少或无效的令牌返回明确的错误消息

错误响应示例:

{
  "error": "GitHub API error (404): Not Found",
  "code": "INTERNAL_ERROR"
}

安全

  • 认证:使用GitHub个人访问令牌(PAT)
  • 最小权限:仅配置具有必要作用域的令牌
  • 环境变量:秘密存储在env变量中,从未提交
  • 输入验证:在GitHub API调用之前验证的所有输入

许可证

麻省理工学院

贡献

欢迎投稿!拜托:

  1. 分叉存储库
  2. 创建要素分支
  3. 添加新功能的测试
  4. 确保所有测试通过
  5. 提交拉取请求

支持

对于问题或疑问:

  • 在GitHub上打开一个问题
  • 检查现有问题的解决方案
  • 审查MCP协议文件:https://modelcontextprotocol.io

工具与能力

工具数量

9

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

GitHub集成TypeScript本地部署MCP协议LLM工具PullRequest管理CloudflareWorkers

支持客户端

ClaudeCursor

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 9 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 已经适配 Claude、Cursor,换客户端不用重新研究配置。
  • 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

  • 公开资料没有可直接复制的安装命令,第一次接入要自己找入口。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 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。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 愿意照着官方文档一步步配环境的人。

不太适合

  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 希望一条命令就装好、不想看文档的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
MCP Deployable

MCP World · 本页

9未说明未标注1 个2026-05-17
Git 838e2ec1

MCP World

12stdio有2 个2026-05-17
Markitdown MCP 2c653a5f

MCP World

1stdio有1 个2026-05-17
Context7 MCP C671e75a

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Context7 831acf40

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17

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

MCP Deployable 怎么安装?

公开目录没有给出可以直接复制的安装命令,需要按仓库 README里的步骤安装;装好后写进客户端的 MCP 配置再重启。

MCP Deployable 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是传输方式未标注,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP Deployable 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。

MCP Deployable 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP Deployable 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude、Cursor;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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