GitMCP MCP-Server
GitMCP verbindet KI-Assistenten und GitHub, ermöglicht kontextbewusste Code-Vervollständigungen, Repository-Suche und automatisierte Dokumentation durch direkten Zugriff auf Live-Repositories.

Was macht der “GitMCP” MCP-Server?
GitMCP ist ein kostenloser, quelloffener, entfernter Model Context Protocol (MCP) Server, der dazu dient, KI-Assistenten mit jedem GitHub-Projekt zu verbinden. Sein Hauptzweck ist es, Code-Halluzinationen zu eliminieren, indem er KI-Modellen einen genauen, kontextuellen Zugriff auf Quellcode und Repository-Daten bietet. Durch die direkte Verbindung von KI-Assistenten mit Live-Codebasen, Issues, Pull Requests und Repository-Dateien ermöglicht GitMCP intelligente Codesuchen, kontextbewusste Vervollständigungen und optimierte Entwicklungsworkflows. Entwickler und KI-Tools können GitMCP nutzen, um Aktionen wie die Suche in Repositories, Code-Abfragen, das Durchstöbern von Projektstrukturen und das Verwalten von Dateien durchzuführen und so Aufgaben wie Code-Review, Dokumentationsgenerierung und automatisierte Entwicklungsunterstützung zu vereinfachen.
Liste der Prompts
Liste der Ressourcen
Liste der Tools
Anwendungsfälle dieses MCP-Servers
- Codebase-Erkundung
KI-Assistenten können GitMCP nutzen, um große oder komplexe GitHub-Repositories intelligent zu erkunden und zu navigieren, was es Entwicklern erleichtert, unbekannte Codebasen zu verstehen. - Automatisierte Dokumentationsgenerierung
Durch den Zugriff auf echten Code und Dokumentation können KI-Modelle genaue Zusammenfassungen, API-Referenzen und Anwendungsbeispiele auf Basis des aktuellsten Codes im Repository erzeugen. - Unterstützung beim Code-Review
GitMCP ermöglicht die KI-gesteuerte Analyse von Pull Requests und Issues, liefert kontextbewusste Vorschläge, Codequalitätschecks und hebt potenzielle Fehler oder Inkonsistenzen hervor. - Repository-Suche und -Abfragen
Entwickler können mit KI erweiterte Suchen über Code, Issues und Diskussionen durchführen, was die Produktivität steigert und manuelle Nachforschungen reduziert. - Kontextbezogene Code-Vervollständigungen
Durch Bereitstellung von Echtzeit-Codebase-Daten kann GitMCP LLMs relevante Code-Vervollständigungen, Refactorings und Fehlerbehebungen vorschlagen, die auf dem tatsächlichen Projektkontext basieren.
Einrichtung
Windsurf
- Stellen Sie sicher, dass Windsurf und Node.js installiert sind.
- Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B.
windsurf.config.json
). - Fügen Sie den GitMCP-Server mit folgendem JSON-Snippet im
mcpServers
-Objekt hinzu:{ "mcpServers": { "gitmcp": { "command": "npx", "args": ["@idosal/git-mcp@latest"] } } }
- Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
- Überprüfen Sie, ob GitMCP in Ihrer Liste der MCP-Server verfügbar ist.
Claude
- Stellen Sie sicher, dass Claude installiert und konfiguriert ist.
- Suchen Sie die Konfigurationsdatei für MCP-Server von Claude.
- Fügen Sie folgende JSON-Konfiguration ein:
{ "mcpServers": { "gitmcp": { "command": "npx", "args": ["@idosal/git-mcp@latest"] } } }
- Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
- Bestätigen Sie die Integration, indem Sie GitMCP in den verfügbaren MCP-Tools prüfen.
Cursor
- Installieren Sie Node.js und stellen Sie sicher, dass Cursor MCP-Integration unterstützt.
- Öffnen Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor.
- Fügen Sie hinzu:
{ "mcpServers": { "gitmcp": { "command": "npx", "args": ["@idosal/git-mcp@latest"] } } }
- Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.
- Überprüfen Sie, ob GitMCP als registrierter MCP-Server erscheint.
Cline
- Bestätigen Sie, dass Cline und Node.js installiert sind.
- Bearbeiten Sie die MCP-Konfiguration von Cline.
- Fügen Sie ein:
{ "mcpServers": { "gitmcp": { "command": "npx", "args": ["@idosal/git-mcp@latest"] } } }
- Speichern Sie die Datei und starten Sie Cline neu.
- Prüfen Sie, ob GitMCP erreichbar ist.
API-Schlüssel absichern
Speichern Sie sensible Zugangsdaten in Umgebungsvariablen und referenzieren Sie diese in Ihrer Konfiguration:
{
"env": {
"GITMCP_API_KEY": "<your_api_key_here>"
},
"inputs": {
"apiKey": "${env.GITMCP_API_KEY}"
}
}
Achten Sie darauf, niemals Geheimnisse direkt in Ihre Konfigurationsdateien zu schreiben.
Wie Sie diesen MCP in Flows verwenden
Verwendung von MCP in FlowHunt
Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Bereich „System-MCP-Konfiguration“ Ihre MCP-Serverdetails im folgenden JSON-Format ein:
{
"gitmcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Sobald konfiguriert, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “gitmcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL auf Ihren eigenen MCP-Server anzupassen.
Übersicht
Abschnitt | Verfügbarkeit | Details/Anmerkungen |
---|---|---|
Übersicht | ✅ | In Repo-Beschreibung und Homepage gefunden |
Liste der Prompts | ⛔ | Keine Prompt-Vorlagen gelistet |
Liste der Ressourcen | ⛔ | Keine expliziten MCP-Ressourcen dokumentiert |
Liste der Tools | ⛔ | Keine explizite Liste von MCP-Tools gefunden |
API-Schlüssel absichern | ✅ | .env.example und Setup-Beispiel |
Sampling Support (weniger wichtig in Bewertung) | ⛔ | Nicht erwähnt |
Basierend auf den bereitgestellten Informationen ist GitMCP hinsichtlich Zweck und Einrichtung gut dokumentiert, es fehlen jedoch explizite Details zu Prompts, Ressourcen und Tools in der öffentlichen Dokumentation. Dies schränkt die Möglichkeit ein, das MCP-Feature-Set vollständig zu bewerten.
MCP Score
Besitzt eine LICENSE | ✅ (Apache-2.0) |
---|---|
Mindestens ein Tool | ⛔ |
Anzahl der Forks | 215 |
Anzahl der Stars | 3.1k |
Häufig gestellte Fragen
- Was ist GitMCP?
GitMCP ist ein quelloffener Model Context Protocol (MCP) Server, der KI-Assistenten direkt mit GitHub-Repositories verbindet und so kontextbewusste Vervollständigungen, Code-Reviews, Repository-Suche und automatisierte Dokumentation mit echtem Projektkontext ermöglicht.
- Wie verbessert GitMCP die KI-Codeunterstützung?
Indem KI-Modelle auf Live-Code, Issues, Pull Requests und Projektdateien zugreifen können, eliminiert GitMCP Code-Halluzinationen und ermöglicht kontextbewusste Vorschläge, Suchen und Entwicklungsunterstützung, die im tatsächlichen Repository verankert sind.
- Was sind die Hauptanwendungsfälle für GitMCP?
GitMCP unterstützt Codebase-Erkundung, automatische Dokumentationsgenerierung, KI-gesteuertes Code-Review, Repository-Suche und -Abfragen sowie kontextbezogene Code-Vervollständigungen für Entwickler und KI-Tools.
- Wie sichere ich meine API-Schlüssel mit GitMCP?
Speichern Sie sensible Zugangsdaten in Umgebungsvariablen und referenzieren Sie sie in Ihrer MCP-Konfiguration, anstatt Geheimnisse direkt in Konfigurationsdateien zu hinterlegen.
- Wie integriere ich GitMCP mit FlowHunt?
Fügen Sie GitMCP als MCP-Server in die System-MCP-Konfiguration Ihres FlowHunt-Flows ein. Geben Sie den Servernamen und die URL im JSON-Format an und verbinden Sie ihn dann mit Ihrem KI-Agenten für den Live-Zugriff auf das Repository.
Verbinden Sie FlowHunt mit Ihrem GitHub-Projekt über GitMCP
Eliminieren Sie Code-Halluzinationen und verbessern Sie Ihre KI-Workflows durch die Integration von GitMCP. Ermöglichen Sie KI-Assistenten den Zugriff, die Suche und das Verstehen Ihres echten Codes noch heute.