MCP Git Ingest について
MCP Git Ingest は、GitHub リポジトリのディレクトリ構造と重要なファイルを読み取る MCP サーバーです。gitingest に着想を得ており、ローカルへのクローンなしでモデルにコードを確認させたいユーザーに向いています。
主な機能
- 01GitHub リポジトリのディレクトリ構造の読み取り
- 02リポジトリ内の重要なファイルの読み取り
- 03uvx によるローカルインストール不要の実行
活用シーン
- 01LLM にオープンソースプロジェクトの仕組みを分析させる
- 02不慣れなリポジトリの全体像を素早く把握する
MCP 対応
本プロジェクトは MCP サーバーであり、github_directory_structure などのツールを MCP クライアントに提供して GitHub リポジトリを読み取らせます。
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。
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
MCP Git Ingest
GitHub リポジトリの構造と重要なファイルの読み取りを支援する Model Context Protocol(MCP)サーバーです。
gitingest に着想を得ています。
設定
{
"mcpServers": {
"mcp-git-ingest": {
"command": "uvx",
"args": ["--from", "git+https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest", "mcp-git-ingest"],
}
}
}
使用方法
mcp-client-cli を使用します:
$ llm read https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest and determine how the code technically works
I'll help you understand the technical details of the mcp-git-ingest repository. I'll first fetch the directory structure and then read the important files to analyze how the code works.
Tool Calls:
github_directory_structure
Args:
repo_url: https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest
Now, I'll read the important files to understand the technical implementation:
Tool Calls:
github_read_important_files
Args:
repo_url: https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest
file_paths: ['README.md', 'src/mcp_git_ingest/main.py', 'pyproject.toml']
Let me break down how this code technically works:
1. Purpose:
The `mcp-git-ingest` is a Model Context Protocol (MCP) server designed to help read GitHub repository structures and important files. It provides two main tools:
- `github_directory_structure`: Returns a tree-like representation of a repository's directory structure
- `github_read_important_files`: Reads and returns the contents of specified files in a repository
2. Technical Implementation:
a. Dependencies:
- Uses `fastmcp` for creating an MCP server
- Uses `gitpython` for Git repository operations
- Requires Python 3.8+
b. Key Functions:
`clone_repo(repo_url: str) -> str`:
- Creates a deterministic temporary directory based on the repository URL's hash
- Checks if the repository is already cloned
- If not, clones the repository
- Handles error cases and cleanup
- Returns the path to the cloned repository
`get_directory_tree(path: str, prefix: str = "") -> str`:
- Recursively generates a tree-like directory structure
- Skips `.git` directories
- Uses Unicode box-drawing characters to create a visual tree representation
- Handles sorting of entries
`github_directory_structure(repo_url: str) -> str`:
- Clones the repository
- Generates directory tree
- Cleans up the temporary repository after processing
- Returns the tree structure or an error message
`github_read_important_files(repo_url: str, file_paths: List[str]) -> dict[str, str]`:
- Clones the repository
- Reads specified files
- Returns a dictionary mapping file paths to their contents
- Handles file reading errors
- Cleans up the temporary repository
3. Error Handling:
- Uses try-except blocks to handle repository cloning, file reading errors
- Ensures temporary directories are always cleaned up using `finally` blocks
- Returns descriptive error messages
4. Performance Optimizations:
- Uses a hash-based temporary directory naming to potentially reuse cloned repositories
- Checks for existing repositories before cloning
- Implements cleanup to prevent accumulation of temporary files
5. Unique Features:
- Deterministic temporary directory creation
- Unicode tree representation
- Flexible file reading with error handling
6. Execution:
- Can be run as a CLI tool via `mcp-git-ingest`
- Configured through `pyproject.toml`
- Depends on `fastmcp` for MCP server functionality
The code is a robust, flexible tool for programmatically exploring and reading GitHub repositories, with a focus on error handling and clean implementation.
Would you like me to elaborate on any specific aspect of the implementation?
コメント
Markdown 対応
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。