
GitMCP Serveur MCP
GitMCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) gratuit et open-source qui connecte les assistants IA à n'importe quel dépôt GitHub pour des complétions, exp...
Automatisez et simplifiez les opérations Git dans votre flux de développement en connectant les LLMs à vos dépôts via le serveur MCP git-mcp-go.
Le git-mcp-go MCP Server est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour une interaction transparente avec les dépôts Git via des Large Language Models (LLMs). En fournissant une interface standardisée, il permet aux assistants IA et aux clients de lire, rechercher et manipuler les dépôts Git de façon programmatique. Cela améliore les flux de travail des développeurs en permettant des tâches telles que la vérification du statut du dépôt, la visualisation des diffs, la préparation des changements, le commit, la création de branches et la poussée vers des remotes — le tout via des interfaces LLM conversationnelles ou automatisées. Le serveur prend en charge les opérations sur plusieurs dépôts simultanément et propose des implémentations basées sur le shell ou sur Go pour la flexibilité et la performance. Cette intégration simplifie la gestion du code, rend l’automatisation plus accessible et permet aux développeurs de tirer parti des LLMs pour des opérations Git complexes.
Aucun template de prompt explicite n’est listé dans le dépôt ou la documentation.
Aucune ressource MCP explicite n’est listée dans le dépôt ou la documentation.
--write-access
).git clone https://github.com/geropl/git-mcp-go.git
cd git-mcp-go
go build -o git-mcp-go .
go install github.com/geropl/git-mcp-go@latest
{
"mcpServers": {
"git-mcp-go": {
"command": "git-mcp-go",
"args": ["serve", "-v", "/path/to/repo1", "/path/to/repo2"]
}
}
}
git-mcp-go
comme ci-dessus.{
"mcpServers": {
"git-mcp-go": {
"command": "git-mcp-go",
"args": ["serve", "--mode", "go-git", "-r", "/path/to/repo"]
}
}
}
git-mcp-go
, via compilation ou version précompilée.{
"mcpServers": {
"git-mcp-go": {
"command": "git-mcp-go",
"args": ["serve", "-v", "/path/to/repo1"]
}
}
}
git-mcp-go
../git-mcp-go setup -r /path/to/git/repository
cline_mcp_settings.json
:{
"mcpServers": {
"git-mcp-go": {
"command": "git-mcp-go",
"args": ["serve", "-v", "/path/to/repo"]
}
}
}
Si vous devez sécuriser des informations sensibles (ex : clés API), utilisez des variables d’environnement :
{
"mcpServers": {
"git-mcp-go": {
"command": "git-mcp-go",
"args": ["serve", "-v", "/path/to/repo"],
"env": {
"GIT_MCP_KEY": "${GIT_MCP_KEY}"
},
"inputs": {
"some_key": "${SOME_KEY}"
}
}
}
}
Utilisation du MCP dans FlowHunt
Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :
Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :
{
"git-mcp-go": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “git-mcp-go” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.
Section | Disponibilité | Détails/Remarques |
---|---|---|
Présentation | ✅ | |
Liste des Prompts | ⛔ | Aucun template de prompt trouvé |
Liste des Ressources | ⛔ | Aucune ressource MCP explicite |
Liste des Outils | ✅ | 14 outils Git exposés |
Sécurisation des clés API | ✅ | Variables d’environnement en config |
Support du Sampling (moins important) | ⛔ | Non mentionné |
D’après les tableaux ci-dessus, le serveur MCP git-mcp-go offre un ensemble d’outils puissant pour l’automatisation Git avec LLMs, des instructions de configuration claires, et un bon support multi-plateforme, mais il manque l’exposition explicite de ressources, de templates de prompt, et de fonctions MCP avancées comme roots ou sampling.
Possède une LICENCE | ⛔ (Aucun fichier de licence détecté) |
---|---|
Au moins un outil | ✅ |
Nombre de Forks | 4 |
Nombre d’étoiles | 15 |
Note :
J’attribue à ce serveur MCP la note de 6/10. Il est solide fonctionnellement pour les opérations Git et bien documenté pour la configuration, mais il manque de richesse en prompts/ressources MCP, de licence, et de support pour les fonctionnalités MCP avancées (roots, sampling). Son utilité pratique pour les développeurs est élevée, mais sa complétude en tant qu’intégration MCP pourrait être améliorée.
git-mcp-go est un serveur Model Context Protocol (MCP) qui permet aux assistants IA et aux LLMs d’interagir de manière programmatique avec les dépôts Git. Il prend en charge la lecture, la recherche et la manipulation des dépôts, rendant l’automatisation Git accessible via des interfaces conversationnelles ou automatisées.
Il expose un ensemble riche de fonctions Git, incluant status, diff (non indexé/indexé), commit, add, reset, log, création de branche, checkout, show, init, push et la liste des dépôts. Cela permet aux développeurs d’effectuer presque toutes les opérations Git standards via les LLMs.
Vous pouvez utiliser des variables d’environnement dans la configuration de votre serveur MCP pour injecter de manière sécurisée les clés API et secrets, garantissant que les données sensibles ne soient pas codées en dur.
Oui. Vous pouvez le configurer pour servir et gérer plusieurs dépôts simultanément, permettant des workflows multi-repo unifiés.
Gestion automatisée du code source, opérations multi-repo, gestion des branches et des commits, exploration de l’historique des commits, et intégration transparente avec des assistants IA développeurs et des outils comme FlowHunt, Cline, etc.
Il manque actuellement de templates de prompts MCP explicites et de définitions de ressources, ne déclare pas de licence, et ne fournit pas de fonctionnalités MCP avancées comme les roots ou le sampling. Malgré cela, il est très fonctionnel pour l’automatisation Git.
Intégrez le serveur MCP git-mcp-go à vos workflows FlowHunt pour débloquer la gestion et l’automatisation de dépôts Git pilotées par l’IA.
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