
GitHub MCP Server -integraatio
GitHub MCP Server mahdollistaa saumattoman tekoälypohjaisen automaation ja datan poiminnan GitHub-ekosysteemistä yhdistämällä AI-agentit ja GitHubin API:t. Teho...
FlowHuntin GitHub Enterprise MCP -palvelin yhdistää tekoälyavustajat ja GitHub Enterprisen, mahdollistaen automaation ja oivallukset turvallisiin yrityskoodipohjiin.
GitHub Enterprise MCP -palvelin toimii integraatiokerroksena tekoälyavustajien ja GitHub Enterprise -repositorioiden välillä. Se mahdollistaa saumattoman yhteydenpidon tekoälytyökaluille GitHub Enterprisen dataan, antaen kehittäjille mahdollisuuden tehostaa työnkulkuja automatisoimalla tehtäviä, kuten repositorion hallinta, issue-seuranta ja pull request -operaatiot. Toimiessaan sillan tavoin tekoälyasiakkaiden ja GitHub Enterprisen välillä tämä MCP-palvelin mahdollistaa avustajille repositorioiden kyselyn, tiedostojen hallinnan ja organisaatiodatan tehokkaamman käsittelyn. Tämä yhteys on erityisen arvokas yrityksille, jotka haluavat virtaviivaistaa kehitystä, parantaa näkemyksiä koodipohjasta ja automatisoida toistuvia tehtäviä tekoälypohjaisen vuorovaikutuksen avulla yksityisessä GitHub-infrastruktuurissaan.
Repositoriossa ei ole eritelty prompt-pohjia. Tietoa ei saatavilla.
Repositoriossa ei ole dokumentoitu ydinasetuksia MCP-resursseille. Tietoa ei saatavilla.
Repositoriossa ei ole suoraa työkalulistausta tiedostossa server.py
. Tietoa ei saatavilla.
Repositorion automaatio
Mahdollista tekoälyavustajille repositorion hallintatehtävien, kuten luominen, päivittäminen ja poistaminen GitHub Enterprisessa, automatisointi.
Issue-seuranta
Anna kehittäjien käsitellä issueita – kuten luoda, sulkea ja kommentoida niitä – suoraan tekoälypohjaisten työnkulkujen kautta.
Pull request -operaatiot
Virtaviivaista koodiarviointia automatisoimalla pull requestien luonti, yhdistäminen ja arvosteluilmoitukset yritysympäristössä.
Yritysdatan analyysi
Mahdollista projektipäälliköille ja vetäjille organisaation koodipohjan tilastojen ja aktiviteettien poiminta ja tiivistys.
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
API-avainten suojaaminen:
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
},
"inputs": {
"org": "your-org"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
cursor_mcp.json
tai luo sellainen, jos sitä ei ole.{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
Huom:
Suojaa API-avaimet aina ympäristömuuttujien avulla. Esimerkki:
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
},
"inputs": {
"org": "your-org"
}
}
}
}
MCP:n käyttö FlowHuntissa
Lisätäksesi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi, lisää MCP-komponentti flown sisälle ja yhdistä se tekoälyagenttiisi:
Napsauta MCP-komponenttia avataksesi konfiguraatiopaneelin. Järjestelmän MCP-konfiguraatio-osioon syötä MCP-palvelimesi tiedot seuraavassa JSON-muodossa:
{
"github-enterprise-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Kun olet konfiguroinut, tekoälyagentti voi nyt käyttää tätä MCP:tä työkaluna kaikilla sen toiminnoilla ja kyvykkyyksillä. Muista vaihtaa “github-enterprise-mcp” MCP-palvelimesi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.
Osio | Saatavuus | Lisätiedot |
---|---|---|
Yleiskuvaus | ✅ | |
Prompt-listaus | ⛔ | Prompt-pohjia ei löydy |
Resurssilistaus | ⛔ | Ei dokumentoitu erikseen |
Työkalulistaus | ⛔ | Ei löydy palvelinkoodista |
API-avainten suojaus | ✅ | Esimerkki annettu |
Näytteenotto (ei merkittävä arvioinnissa) | ⛔ | Ei mainittu |
Roots-tuki: ⛔ Ei dokumentoitu
Näytteenottotuki: ⛔ Ei dokumentoitu
Saatavilla olevan dokumentaation perusteella GitHub Enterprise MCP -palvelin tarjoaa perusinformaation integraatiosta ja käyttöönotosta, mutta siltä puuttuu selkeä dokumentaatio prompteista, resursseista ja työkaluista. Siksi sen pisteytys yrityskäytössä on kohtalainen, mutta teknisen dokumentaation puute rajoittaa sitä.
Onko LICENSE | ⛔ |
---|---|
Onko vähintään yksi työkalu | ⛔ |
Forkien määrä | 3 |
Tähtien määrä | 21 |
Se on integraatiokerros, joka yhdistää tekoälyavustajat GitHub Enterprise -repositorioihin, mahdollistaen automaattisen repositorion hallinnan, issue-seurannan, pull request -operaatiot sekä organisaatiodatan analyysin turvallisissa yritysympäristöissä.
Tekoälyavustajat voivat automatisoida repositorion luomisen, päivityksen, poistamisen, issue-hallinnan, pull request -operaatiot ja koodipohjan analyysit – tehostaen toistuvia kehitystehtäviä.
Käytä aina ympäristömuuttujia tallentaaksesi arkaluontoiset tiedot, kuten API-avaimet. Konfiguraatioesimerkeissä näytetään, miten `${GITHUB_TOKEN}` käytetään turvalliseen käyttöönottoon.
Ei. Repositoriossa ei ole erikseen tarjolla prompt-pohjia, listattuja resursseja tai dokumentoituja työkaluja. Painopiste on integraatiokerroksessa ja automaatiokyvyissä.
Kyllä, se on suunniteltu yhdistymään yksityisiin GitHub Enterprise -instansseihin. Kehittyneisiin käyttötapauksiin liittyvä tekninen dokumentaatio on kuitenkin rajallista.
Integroi FlowHuntin GitHub Enterprise MCP -palvelin automatisoituun repositorion hallintaan, älykkääseen issue-seurantaan ja saumattomiin tekoälypohjaisiin kehitystoimintoihin.
GitHub MCP Server mahdollistaa saumattoman tekoälypohjaisen automaation ja datan poiminnan GitHub-ekosysteemistä yhdistämällä AI-agentit ja GitHubin API:t. Teho...
GitHub Actions MCP -palvelin mahdollistaa tekoälyavustajien hallita GitHub Actions -työnkulkuja, automatisoida CI/CD-tehtäviä, analysoida työnkulkujen suorituks...
git-mcp-go MCP-palvelin mahdollistaa saumattoman vuorovaikutuksen Git-repositorion kanssa LLM-mallien avulla, jolloin tekoälyassistentit voivat automatisoida ko...