GitMCP MCPサーバー

「GitMCP」MCPサーバーとは？

GitMCPは、AIアシスタントとあらゆるGitHubプロジェクトをつなぐ、無料かつオープンソースのリモートModel Context Protocol（MCP）サーバーです。最大の目的は、AIモデルに対して正確でコンテキストに基づいたソースコードやリポジトリデータを提供することで、コードの幻覚を排除することです。AIアシスタントをライブのコードベース、Issue、プルリクエスト、リポジトリファイルに直接接続することで、知的なコード検索やコンテキスト認識の補完、高度な開発ワークフローを実現します。開発者やAIツールはGitMCPを活用することで、リポジトリの検索、コードのクエリ、プロジェクト構造の閲覧、ファイル管理などを行い、コードレビューやドキュメント生成、自動開発支援などの作業を効率化できます。

プロンプト一覧

リソース一覧

ツール一覧

このMCPサーバーのユースケース

• コードベース探索
  AIアシスタントはGitMCPを使って大規模で複雑なGitHubリポジトリを知的に探索・ナビゲートでき、開発者が未知のコードベースを理解しやすくなります。
• 自動ドキュメント生成
  実際のコードやドキュメントにアクセスし、AIモデルがリポジトリ内の最新コードに基づいた正確な要約やAPIリファレンス、使用例を生成可能です。
• コードレビュー支援
  GitMCPはAIによるプルリクエストやIssue分析を可能にし、コンテキストに沿った提案やコード品質のチェック、バグや不整合の指摘をサポートします。
• リポジトリ検索・クエリ
  開発者はAIを活用してコード、Issue、ディスカッションを高度に検索でき、生産性向上や手動検索時間の短縮が実現します。
• コンテキスト認識コード補完
  リアルタイムのコードベースデータを提供することで、GitMCPはLLMに対し実プロジェクト文脈に根ざした関連コード補完・リファクタ・修正候補を提案します。

セットアップ方法

Windsurf

1. WindsurfとNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. Windsurfの設定ファイル（例：windsurf.config.json）を開きます。
3. mcpServersオブジェクトの下に以下のJSONスニペットでGitMCPサーバーを追加します:

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

4. 設定ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
5. MCPサーバー一覧にGitMCPがあることを確認します。

Claude

1. Claudeがインストール・設定されていることを確認します。
2. Claude用のMCPサーバー設定ファイルを探します。
3. 以下のJSON設定を挿入します:

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

4. ファイルを保存し、Claudeを再起動します。
5. MCPツールの一覧にGitMCPがあることを確認します。

Cursor

1. Node.jsをインストールし、CursorがMCP統合をサポートしていることを確認します。
2. CursorのMCP設定ファイルを開きます。
3. 以下を追加します:

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

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. GitMCPが登録済みMCPサーバーとして表示されることを確認します。

Cline

1. ClineとNode.jsがインストールされていることを確認します。
2. ClineのMCP設定を編集します。
3. 以下を挿入します:

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

4. ファイルを保存し、Clineを再起動します。
5. GitMCPにアクセスできることを確認します。

APIキーの安全な管理

機密情報は環境変数に保存し、設定ファイルで参照してください:

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

設定ファイルに秘密情報を直接書き込まないよう注意しましょう。

このMCPをフロー内で使うには

FlowHuntでMCPを使う

FlowHuntのワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションで以下のJSON形式でサーバー情報を入力します:

{
  "gitmcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能・ツールにアクセスできるようになります。“gitmcp"は実際のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

提供された情報から、GitMCPはその目的やセットアップに関しては十分にドキュメント化されていますが、プロンプト・リソース・ツールについて明確な記載がなく、MCP機能セットの全評価には情報が不足しています。

MCPスコア