GitMCP MCP Serwer

Do czego służy serwer “GitMCP” MCP?

GitMCP to darmowy, otwartoźródłowy, zdalny serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany, by mostkować asystentów AI z dowolnym projektem GitHub. Jego głównym zadaniem jest eliminowanie halucynacji kodu poprzez dostarczanie precyzyjnego, kontekstowego dostępu do kodu źródłowego i danych repozytorium dla modeli AI. Dzięki bezpośredniemu połączeniu asystentów AI z żywą bazą kodu, zgłoszeniami, pull requestami i plikami repozytorium, GitMCP umożliwia inteligentne wyszukiwanie w kodzie, kontekstowe podpowiedzi oraz usprawnione przepływy pracy deweloperskiej. Programiści i narzędzia AI mogą korzystać z GitMCP do przeszukiwania repozytoriów, zapytań do kodu, przeglądania struktury projektu i zarządzania plikami, upraszczając takie zadania jak recenzja kodu, generowanie dokumentacji czy automatyczna asysta rozwojowa.

Lista promptów

Lista zasobów

Lista narzędzi

Zastosowania tego serwera MCP

• Eksploracja bazy kodu
  Asystenci AI mogą wykorzystywać GitMCP do inteligentnej eksploracji i nawigacji po dużych lub złożonych repozytoriach GitHub, co ułatwia programistom poznanie nieznanych baz kodu.
• Automatyczne generowanie dokumentacji
  Dzięki dostępowi do rzeczywistego kodu i dokumentacji, modele AI mogą generować trafne podsumowania, referencje API i przykłady użycia na podstawie najnowszego kodu w repozytorium.
• Wsparcie w recenzji kodu
  GitMCP umożliwia analizę pull requestów i zgłoszeń przez AI, dostarczając kontekstowe sugestie, sprawdzanie jakości kodu oraz wskazując potencjalne błędy czy niespójności.
• Wyszukiwanie i zapytania w repozytorium
  Programiści mogą korzystać z AI do zaawansowanych wyszukiwań w kodzie, zgłoszeniach i dyskusjach, co poprawia produktywność i redukuje czas poświęcany na ręczne przeszukiwanie.
• Kontekstowe podpowiedzi kodu
  Dostarczając dane o bazie kodu w czasie rzeczywistym, GitMCP umożliwia LLM sugerowanie trafnych uzupełnień, refaktoryzacji i poprawek osadzonych w rzeczywistym kontekście projektu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Windsurf i Node.js.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Windsurf (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj serwer GitMCP używając poniższego fragmentu JSON w sekcji mcpServers:

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

4. Zapisz plik konfiguracyjny i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy GitMCP jest dostępny na liście twoich serwerów MCP.

Claude

1. Upewnij się, że Claude jest zainstalowany i skonfigurowany.
2. Zlokalizuj plik konfiguracyjny Claude’a dotyczący serwerów MCP.
3. Wstaw następującą konfigurację JSON:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Claude’a.
5. Potwierdź integrację, sprawdzając dostępność GitMCP w narzędziach MCP.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js oraz upewnij się, że Cursor obsługuje integrację MCP.
2. Otwórz plik konfiguracyjny MCP dla Cursor.
3. Dodaj:

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

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cursor.
5. Zweryfikuj, czy GitMCP pojawia się jako zarejestrowany serwer MCP.

Cline

1. Potwierdź, że Cline i Node.js są zainstalowane.
2. Edytuj konfigurację MCP dla Cline.
3. Wstaw:

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

4. Zapisz plik i zrestartuj Cline.
5. Sprawdź dostępność GitMCP.

Zabezpieczanie kluczy API

Przechowuj poufne dane uwierzytelniające w zmiennych środowiskowych i odwołuj się do nich w konfiguracji:

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

Nigdy nie zapisuj sekretów bezpośrednio w plikach konfiguracyjnych.

Jak używać tego MCP w flow

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, rozpocznij od dodania komponentu MCP do flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

{
  "gitmcp": {
    "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, by “gitmcp” zamienić na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

Na podstawie udostępnionych informacji, GitMCP jest dobrze udokumentowany pod kątem celu i konfiguracji, lecz brakuje szczegółowych informacji o promptach, zasobach i narzędziach w publicznej dokumentacji. Ogranicza to możliwość pełnej ewaluacji zestawu funkcji MCP.

Wynik MCP