
GitHub MCP Server-integrasjon
GitHub MCP Server muliggjør sømløs AI-drevet automatisering og datauttrekk fra GitHub-økosystemet ved å bygge bro mellom AI-agenter og GitHub API-er. Forbedre u...
FlowHunts GitHub Enterprise MCP-server bygger bro mellom dine AI-assistenter og GitHub Enterprise, og åpner for automatisering og verdifulle innsikter for sikre bedriftskodebaser.
GitHub Enterprise MCP-serveren fungerer som et integrasjonslag mellom AI-assistenter og GitHub Enterprise-repositorier. Den muliggjør sømløs tilkobling for AI-verktøy til å samhandle med GitHub Enterprise-data, slik at utviklere kan forbedre sine arbeidsflyter ved å automatisere oppgaver som repository-håndtering, sakshåndtering og pull request-operasjoner. Ved å fungere som en bro mellom AI-klienter og GitHub Enterprise gir denne MCP-serveren assistenter mulighet til å søke i repositories, håndtere filer og samhandle mer effektivt med organisasjonsdata. Denne tilkoblingen er spesielt verdifull for virksomheter som ønsker å effektivisere utvikling, forbedre innsikt i kodebasen og automatisere repetitive oppgaver gjennom AI-drevne interaksjoner med sin private GitHub-infrastruktur.
Repositoriet lister ikke eksplisitt noen prompt-maler. Ingen informasjon tilgjengelig.
Repositoriet dokumenterer ikke eksplisitt sentrale MCP-ressurser. Ingen informasjon tilgjengelig.
Repositoriet gir ikke en direkte liste over verktøy i server.py
. Ingen informasjon tilgjengelig.
Repository-automatisering
Gi AI-assistenter mulighet til å automatisere oppgaver knyttet til repository-håndtering, som å opprette, oppdatere og slette repositories i GitHub Enterprise.
Sakshåndtering
La utviklere samhandle med saker, inkludert å opprette, lukke og kommentere på saker, direkte gjennom AI-drevne arbeidsflyter.
Pull request-operasjoner
Effektiviser kodegjennomgangsprosesser ved å automatisere opprettelse, sammenslåing og varsel om pull requests i virksomhetsmiljøer.
Innsikt i virksomhetsdata
Legg til rette for utvinning og oppsummering av statistikk og aktivitet i kodebasen for prosjektledere og teamledere.
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
Sikre API-nøkler:
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
},
"inputs": {
"org": "your-org"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
cursor_mcp.json
eller opprett en hvis den ikke eksisterer.{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
Merk:
Sørg alltid for å sikre API-tokens ved hjelp av miljøvariabler. Eksempel:
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
},
"inputs": {
"org": "your-org"
}
}
}
}
Bruk av MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til din AI-agent:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:
{
"github-enterprise-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “github-enterprise-mcp” til navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelighet | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over Prompter | ⛔ | Ingen prompter funnet |
Liste over Ressurser | ⛔ | Ikke eksplisitt dokumentert |
Liste over Verktøy | ⛔ | Ikke funnet i serverkode |
Sikre API-nøkler | ✅ | Eksempel gitt |
Støtte for sampling (mindre viktig) | ⛔ | Ikke nevnt |
Roots-støtte: ⛔ Ikke dokumentert
Sampling-støtte: ⛔ Ikke dokumentert
Basert på tilgjengelig dokumentasjon gir GitHub Enterprise MCP-serveren grunnleggende integrasjonsinformasjon og oppsettveiledning, men mangler eksplisitt dokumentasjon for prompter, ressurser og verktøy. Derfor er poengsummen moderat for bedriftsbruk, men begrenset av manglende tekniske detaljer.
Har en LISENS | ⛔ |
---|---|
Har minst ett verktøy | ⛔ |
Antall forker | 3 |
Antall stjerner | 21 |
Det er et integrasjonslag som kobler AI-assistenter til GitHub Enterprise-repositorier, og muliggjør automatisert repository-håndtering, sakshåndtering, pull request-operasjoner og organisatorisk dataanalyse innenfor sikre bedriftsmiljøer.
AI-assistenter kan automatisere opprettelse, oppdatering og sletting av repositories, sakshåndtering, pull request-operasjoner og innsikt i kodebasen—og effektivisere repetitive utviklingsoppgaver.
Bruk alltid miljøvariabler for å lagre sensitiv informasjon som API-tokens. Konfigurasjonseksemplene viser hvordan du bruker `${GITHUB_TOKEN}` for sikker oppsett.
Nei. Repositoriet tilbyr ikke eksplisitt prompt-maler, listede ressurser eller dokumenterte verktøy. Fokuset er på integrasjonslaget og automatiseringsmuligheter.
Ja, den er utformet for å koble til private GitHub Enterprise-installasjoner. Imidlertid er teknisk dokumentasjon for avanserte brukstilfeller begrenset.
Integrer FlowHunt sin GitHub Enterprise MCP-server for automatisert repository-håndtering, smart sakshåndtering og sømløse, AI-drevne utviklingsoperasjoner.
GitHub MCP Server muliggjør sømløs AI-drevet automatisering og datauttrekk fra GitHub-økosystemet ved å bygge bro mellom AI-agenter og GitHub API-er. Forbedre u...
GitHub Actions MCP-serveren gir KI-assistenter mulighet til å administrere GitHub Actions-workflows, automatisere CI/CD-oppgaver, analysere workflow-kjøringer o...
Kubernetes MCP-serveren fungerer som bro mellom AI-assistenter og Kubernetes/OpenShift-klynger, og muliggjør programmatisk ressursstyring, pod-operasjoner og De...