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release-to-tasks

release-to-tasks

本地服务
github.com/apomt开发工具09 周前更新

关于 release-to-tasks

release-to-tasks 是一个 MCP 服务,可将公开的发行说明 URL 转换为有序升级任务。每项任务都附带来源摘录、URL 锚点、置信度和不确定性;服务不会执行发行文本或项目代码。

主要功能

  1. 01解析公开发行说明来源
  2. 02生成有序升级任务
  3. 03附带来源摘录和锚点
  4. 04标记置信度与不确定性
  5. 05拒绝不安全 URL 和重定向

适用场景

  1. 01检查 GitHub 发行版本带来的升级工作
  2. 02将 GitLab 发行说明整理为任务列表
  3. 03应用升级前评估变更日志条目

MCP 相关

该 MCP 服务提供 `release_url_to_tasks` 工具,接收公开发行说明 URL,并返回带来源引用的任务和警告。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"apomt-release-to-tasks": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"release-to-tasks-mcp"
]
}
}
}
启动命令npx -y release-to-tasks-mcp

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npmrelease-to-tasks-mcp0.1.0

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 3 周前

参数类型必填说明
release_urlstring是公开的 HTTPS GitHub、GitLab、Markdown 或 HTML 版本说明 URL

详细介绍

release-to-tasks-mcp

将一个公开的发布说明 URL转换为有序的升级任务,并保留来源摘录、锚点、置信度和不确定性。MCP 服务不会执行发布文本或项目代码。

安装

需要 Node.js 22.14 或更高版本。

{
  "mcpServers": {
    "release-to-tasks": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "[email protected]"]
    }
  }
}

在 npm 发布前进行干净的本地调用:

npm ci
npm test
node dist/index.js

工具

release_url_to_tasks

{
  "release_url": "https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk/releases/tag/v2.1.1"
}

结果包含 sourceFormat、releaseTitle、有序的 tasks 和 warnings。每项任务都包含精确的来源 URL/锚点和简短的来源摘录。低置信度条目会明确要求人工评估影响。

支持的来源:

  1. GitHub 发布页面(通过公开的 GitHub API 解析)
  2. GitHub 发布 API URL
  3. GitLab 发布页面
  4. 公开的 Markdown/纯文本变更日志
  5. 公开的 HTML 发布说明页面

格式错误的 URL、非 HTTPS URL、本地/私有目标、不受支持的页面、缺少发布正文、超大响应以及不安全的重定向都会返回明确的错误。

演示

  1. 在 MCP 客户端中配置服务。
  2. 使用真实的公开发布 URL 调用 release_url_to_tasks。
  3. 在应用升级前,根据 source.excerpt 和 source.url 核对每项建议任务。

代码仓库包含一个未编造的示例响应格式。该示例有意不包含任务,因为发布内容可能会变化;测试中包含确定性的来源样例。

隐私与安全

遥测默认禁用,且没有托管的收集器。可选的本地汇总遥测绝不包含 URL 或发布内容。请参阅 PRIVACY.md 和 SECURITY.md。

未来扩展点

解析器和获取器边界今后可以支持需要身份验证的私有来源连接器。此版本不依赖支付、Stripe、私有来源或托管服务。

开发

npm ci
npm test
npm pack --dry-run

内部测试和所有者流量仅是技术信号,绝不计为外部采用。LEVEL 2 要求三名互不相关的外部用户安装公开软件包,并成功处理真实的发布 URL。

许可证

MIT

评论

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。