Streamlit LangChain MCP Server GitHub
LocalAbout Streamlit LangChain MCP Server GitHub
A Streamlit application that analyzes a GitHub user's personality based on recent pull requests. It combines LangChain with MCP-based access to GitHub data to generate insights.
Key features
- 01Analyze personality from recent pull requests
- 02Streamlit input and results interface
- 03LangChain natural-language processing
- 04Access GitHub data through MCP
Use cases
- 01Generate a profile from a GitHub username
- 02Explore insights based on recent pull requests
MCP support
Uses an MCP server to connect with GitHub data for analysis.
Configuration
Local server config is the same for every client. Copy it into your client’s MCP config file.
We haven’t collected a package or remote endpoint for this server. Follow the instructions in the project README.
Tools
Local servers expose tools only once running on your machine, and the maintainer has not provided a tool list.
Details
From the project READMEStreamlit LangChain MCP Server GitHub
このプロジェクトは、GitHubのプルリクエストを基に性格診断を行うStreamlitベースのアプリケーションです。LangChain、AWSサービス、Model Context Protocol (MCP) を活用してGitHubデータと連携し、インサイトを生成します。
特徴
- GitHub性格診断: GitHubユーザーの直近のプルリクエストを基に性格を分析します。
- Streamlitインターフェース: ユーザーフレンドリーな入力と結果表示のインターフェース。
- LangChain統合: 自然言語処理とツールチェーンにLangChainを使用。
- MCPサーバー: MCPサーバーを使用してGitHubデータと連携。
必要条件
- Dev Container対応の環境(VS Code推奨)
使用方法
-
リポジトリをクローンします:
git clone <repository-url> cd streamlit-langchain-mcp-server-github -
Dev Containerを起動します:
- VS Codeでプロジェクトを開き、Dev Containerを起動します。
-
Streamlitアプリケーションを起動します:
make dev -
ブラウザでアプリケーションを開きます:
http://localhost:8501 -
GitHubユーザー名を入力し、「診断する」をクリックして、プルリクエストを基にユーザーの性格を分析します。
開発
- このプロジェクトでは
ruffを使用してコードのリントとフォーマットを行います。エディタがPythonファイルに対してruffを使用するよう設定してください。 .vscode/settings.jsonファイルには、フォーマットを一貫させるための推奨エディタ設定が含まれています。
ライセンス
ライセンス情報をここに記載してください。
謝辞
Comments
New to MCP?
From what the protocol is to installing your first server, these answers cover most first questions.
An open protocol that defines how AI applications connect to external tools and data in a uniform way. Clients talk to the model; MCP servers provide tools, resources and prompt templates. They exchange standard messages, so one server can be reused by many clients.