Servidor MCP "GitMCP"

¿Qué hace el Servidor MCP “GitMCP”?

GitMCP es un servidor remoto, gratuito y de código abierto del Model Context Protocol (MCP), diseñado para conectar asistentes de IA con cualquier proyecto de GitHub. Su propósito principal es eliminar las alucinaciones de código proporcionando acceso exacto y contextual al código fuente y los datos del repositorio para los modelos de IA. Al conectar asistentes de IA directamente con bases de código en vivo, issues, pull requests y archivos del repositorio, GitMCP permite búsquedas inteligentes de código, autocompletados contextuales y flujos de trabajo de desarrollo mejorados. Los desarrolladores y herramientas de IA pueden aprovechar GitMCP para realizar acciones como buscar en repositorios, consultar código, explorar estructuras de proyectos y gestionar archivos, simplificando así tareas como revisión de código, generación de documentación y asistencia de desarrollo automatizada.

Lista de Prompts

Lista de Recursos

Lista de Herramientas

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Exploración de Bases de Código
  Los asistentes de IA pueden usar GitMCP para explorar y navegar de manera inteligente repositorios de GitHub grandes o complejos, facilitando que los desarrolladores comprendan bases de código desconocidas.
• Generación Automatizada de Documentación
  Al acceder a código y documentación reales, los modelos de IA pueden generar resúmenes precisos, referencias de API y ejemplos de uso basados en el código más reciente de un repositorio.
• Asistencia en Revisión de Código
  GitMCP permite análisis impulsados por IA de pull requests e issues, proporcionando sugerencias contextualizadas, chequeos de calidad de código y señalando posibles errores o inconsistencias.
• Búsqueda y Consulta en Repositorio
  Los desarrolladores pueden utilizar IA para realizar búsquedas avanzadas en el código, issues y discusiones, mejorando la productividad y reduciendo el tiempo dedicado a búsquedas manuales.
• Autocompletados Contextuales de Código
  Al proporcionar datos de la base de código en tiempo real, GitMCP permite a los LLMs sugerir autocompletados relevantes, refactorizaciones y correcciones fundamentadas en el contexto real del proyecto.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Windsurf y Node.js instalados.
2. Abre tu archivo de configuración de Windsurf (por ejemplo, windsurf.config.json).
3. Añade el servidor GitMCP usando un fragmento JSON bajo el objeto mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "gitmcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@idosal/git-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda el archivo de configuración y reinicia Windsurf.
5. Verifica que GitMCP esté disponible en tu lista de servidores MCP.

Claude

1. Asegúrate de que Claude esté instalado y configurado.
2. Ubica el archivo de configuración de Claude para servidores MCP.
3. Inserta la siguiente configuración JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "gitmcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@idosal/git-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda el archivo y reinicia Claude.
5. Confirma la integración comprobando la presencia de GitMCP en las herramientas MCP disponibles.

Cursor

1. Instala Node.js y asegúrate de que Cursor soporte integración MCP.
2. Abre el archivo de configuración MCP de Cursor.
3. Añade:

   {
     "mcpServers": {
       "gitmcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@idosal/git-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda los cambios y reinicia Cursor.
5. Valida que GitMCP aparezca como un servidor MCP registrado.

Cline

1. Confirma que Cline y Node.js estén instalados.
2. Edita la configuración MCP de Cline.
3. Inserta:

   {
     "mcpServers": {
       "gitmcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@idosal/git-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Guarda el archivo y reinicia Cline.
5. Verifica que GitMCP sea accesible.

Asegurar Claves API

Almacena las credenciales sensibles en variables de entorno y haz referencia a ellas en tu configuración:

{
  "env": {
    "GITMCP_API_KEY": "<tu_api_key_aquí>"
  },
  "inputs": {
    "apiKey": "${env.GITMCP_API_KEY}"
  }
}

Asegúrate de nunca incluir secretos en tus archivos de configuración.

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza añadiendo el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP de sistema, inserta los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "gitmcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “gitmcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según la información proporcionada, GitMCP está bien documentado respecto a su propósito y configuración, pero carece de detalles explícitos sobre prompts, recursos y herramientas en la documentación pública. Esto limita la capacidad de evaluar completamente su conjunto de características MCP.

Puntuación MCP