
Integracja z serwerem GitHub MCP
Serwer GitHub MCP umożliwia bezproblemową automatyzację opartą na AI oraz ekstrakcję danych z ekosystemu GitHub poprzez połączenie agentów AI i API GitHub. Ulep...
GitHub Enterprise MCP Server od FlowHunt łączy Twoich asystentów AI z GitHub Enterprise, odblokowując automatyzację i praktyczne wnioski dla bezpiecznych baz kodu w przedsiębiorstwie.
GitHub Enterprise MCP Server działa jako warstwa integracji pomiędzy asystentami AI a repozytoriami GitHub Enterprise. Umożliwia płynną łączność narzędziom AI z danymi GitHub Enterprise, pozwalając programistom usprawnić workflow przez automatyzację takich zadań jak zarządzanie repozytoriami, śledzenie zgłoszeń czy operacje na pull requestach. Jako most pomiędzy klientami AI a GitHub Enterprise, ten serwer MCP umożliwia asystentom wyszukiwanie repozytoriów, zarządzanie plikami oraz skuteczniejsze korzystanie z danych organizacyjnych. Ta łączność jest szczególnie cenna dla firm, które chcą usprawnić procesy developerskie, poprawić wgląd w bazę kodu i zautomatyzować powtarzalne zadania dzięki AI współpracującej z prywatną infrastrukturą GitHub.
Repozytorium nie zawiera jawnej listy szablonów promptów. Brak dostępnych informacji.
Repozytorium nie dokumentuje jawnie kluczowych zasobów MCP. Brak dostępnych informacji.
Repozytorium nie udostępnia bezpośredniej listy narzędzi w server.py
. Brak dostępnych informacji.
Automatyzacja repozytoriów
Umożliwienie asystentom AI automatyzacji zadań związanych z zarządzaniem repozytoriami, takich jak tworzenie, aktualizowanie i usuwanie repozytoriów w środowisku GitHub Enterprise.
Śledzenie zgłoszeń
Pozwól programistom zarządzać zgłoszeniami — tworzyć, zamykać i komentować zgłoszenia — bezpośrednio w workflow wspieranym przez AI.
Operacje na pull requestach
Usprawniaj procesy code review przez automatyzację tworzenia, scalania i powiadomień dotyczących pull requestów w środowiskach firmowych.
Wgląd w dane organizacyjne
Ułatwiaj wyciąganie i podsumowywanie statystyk bazy kodu oraz aktywności dla kierowników projektów i liderów zespołów.
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
Zabezpieczenie kluczy API:
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
},
"inputs": {
"org": "twoja-org"
}
}
}
}
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
cursor_mcp.json
lub utwórz go, jeśli nie istnieje.{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"]
}
}
}
Uwaga:
Zawsze przechowuj tokeny API w zmiennych środowiskowych. Przykład:
{
"mcpServers": {
"github-enterprise-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@containerelic/github-enterprise-mcp@latest"],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}"
},
"inputs": {
"org": "twoja-org"
}
}
}
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP ze swoim workflow w FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połącz go ze swoim agentem AI:
Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"github-enterprise-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić „github-enterprise-mcp” na właściwą nazwę swojego serwera MCP i podać adres URL swojego serwera MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Podsumowanie | ✅ | |
Lista promptów | ⛔ | Brak znalezionych promptów |
Lista zasobów | ⛔ | Brak jawnej dokumentacji |
Lista narzędzi | ⛔ | Brak w kodzie serwera |
Zabezpieczenie kluczy API | ✅ | Przykład podany |
Wsparcie sampling-u (mniej istotne) | ⛔ | Nie wspomniano |
Wsparcie dla roots: ⛔ Brak dokumentacji
Wsparcie sampling-u: ⛔ Brak dokumentacji
Na podstawie dostępnej dokumentacji, GitHub Enterprise MCP Server oferuje podstawowe informacje o integracji i konfiguracji, lecz nie posiada jawnej dokumentacji promptów, zasobów czy narzędzi. Jego ocena dla zastosowań firmowych jest umiarkowana, ograniczona przez braki w dokumentacji technicznej.
Czy posiada LICENSE | ⛔ |
---|---|
Czy posiada choć jedno narzędzie | ⛔ |
Liczba Forków | 3 |
Liczba Gwiazdek | 21 |
To warstwa integracji łącząca asystentów AI z repozytoriami GitHub Enterprise, umożliwiająca automatyczne zarządzanie repozytoriami, śledzenie zgłoszeń, operacje na pull requestach oraz analizę danych organizacyjnych w bezpiecznych środowiskach firmowych.
Asystenci AI mogą automatyzować tworzenie, aktualizowanie i usuwanie repozytoriów, zarządzanie zgłoszeniami, operacje na pull requestach oraz analizę bazy kodu — usprawniając powtarzalne zadania developerskie.
Zawsze używaj zmiennych środowiskowych do przechowywania wrażliwych danych, takich jak tokeny API. Przykłady konfiguracji pokazują użycie `${GITHUB_TOKEN}` w bezpiecznym ustawieniu.
Nie. Repozytorium nie udostępnia jawnie szablonów promptów, wymienionych zasobów ani udokumentowanych narzędzi. Skupia się na warstwie integracji i automatyzacji.
Tak, został zaprojektowany do współpracy z prywatnymi instancjami GitHub Enterprise. Jednak dokumentacja techniczna dla zaawansowanych przypadków użycia jest ograniczona.
Zintegruj GitHub Enterprise MCP Server od FlowHunt, aby zautomatyzować zarządzanie repozytoriami, inteligentnie śledzić zgłoszenia i usprawnić operacje developerskie wspierane AI.
Serwer GitHub MCP umożliwia bezproblemową automatyzację opartą na AI oraz ekstrakcję danych z ekosystemu GitHub poprzez połączenie agentów AI i API GitHub. Ulep...
Serwer DataHub MCP łączy agentów FlowHunt AI z platformą metadanych DataHub, umożliwiając zaawansowane wyszukiwanie danych, analizę pochodzenia, automatyczne po...
Serwer Kubernetes MCP łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes, umożliwiając automatyzację opartą na AI, zarządzanie zasobami oraz przepływy pracy DevOps prze...