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GitHub Code Explorer using Model Context Protocol

GitHub Code Explorer using Model Context Protocol

ローカル
github.com/anupjバージョン管理184 週間前に更新

GitHub Code Explorer using Model Context Protocol について

GitHub のコードやリポジトリを検索する MCP サーバーの構築方法を示す Node.js/Express のサンプルです。公開された関数を AI アシスタントが使う様子を試せるブラウザー画面も備えています。

主な機能

  1. 01GitHub リポジトリ横断コード検索
  2. 02リポジトリ内ファイルの表示
  3. 03GitHub リポジトリ検索
  4. 04利用可能な関数の確認
  5. 05ブラウザーでの AI アシスタントのシミュレーション

活用シーン

  1. 01MCP サーバー実装の学習
  2. 02ブラウザーからの GitHub 検索機能の試用
  3. 03MCP の関数検出と呼び出しのデモ

MCP 対応

サーバーは MCP 対応の関数定義と、関数の一覧表示・呼び出し用エンドポイントを公開します。関数は GitHub のコード、リポジトリ、ファイル内容に関する操作を提供します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Model Context Protocol を使用した GitHub コードエクスプローラー

このプロジェクトでは、AI アシスタントが利用できる GitHub コード検索ツールを作成するために、Model Context Protocol(MCP)を実装する方法を紹介します。

Model Context Protocol とは?

Model Context Protocol は、AI モデルが外部のツールやサービスとやり取りするための標準化された方法です。次の内容を定義します。

  1. AI モデルに関数をどのように記述するか
  2. AI モデルが呼び出す関数をどのように決定するか
  3. パラメーターをどのように構成し、検証するか
  4. 結果を一貫した形式でどのように返すか

機能

  • GitHub リポジトリ全体からコードを検索
  • リポジトリのファイル内容を表示
  • GitHub リポジトリを検索
  • 関数の検出エンドポイント
  • AI アシスタントのシミュレーションインターフェース

インストール

  1. このリポジトリをクローンします
  2. 依存関係をインストールします。
    npm install
    
  3. 任意:レート制限を緩和するには、GitHub API トークンを環境変数 GH_TOKEN として設定します

使用方法

  1. サーバーを起動します。

    npm start
    

    または、自動リロードを有効にして開発モードで起動します。

    npm run dev
    
  2. ブラウザーを開き、http://localhost:3000 にアクセスします

  3. 「利用可能な関数を読み込む」をクリックして、API の機能を確認します

  4. 入力ボックスにクエリを入力し、Enter キーを押して AI との会話をシミュレートします

API エンドポイント

  • GET /api/mcp/functions - 利用可能なすべての関数を一覧表示します
  • POST /api/mcp - パラメーターを指定して関数を呼び出します

実装の詳細

このアプリケーションは、次の要素で構成されています。

  • GitHub API をラップする Node.js/Express バックエンド
  • API を使用して AI アシスタントをシミュレートするブラウザークライアント
  • JSON Schema を使用した MCP 互換の関数定義

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。