gha-intel

Name: gha-intel
Author: barissozudogru

本地服务

github.com/barissozudogru云与基础设施22 天前更新

代码仓库

关于 gha-intel

gha-intel 是供团队检查 GitHub Actions 性能和工作流配置的 MCP 服务。它统计运行耗时、审查 YAML 优化机会并查询仓库缓存用量；账户账单数据受已停用的 GitHub 接口限制。

主要功能

01工作流与作业耗时统计
02工作流 YAML 配置审查
03查询仓库缓存用量
04支持 stdio、HTTP 和 Docker 部署

适用场景

01查看近期工作流耗时趋势
02在工作流 YAML 中查找缓存或并发优化点
03检查仓库缓存占用

MCP 相关

提供工作流耗时分析、YAML 审查以及仓库缓存和运行用量查询工具。支持 stdio 和 HTTP 传输。

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": {
    "barissozudogru-gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@barissozudogru/gha-intel-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "<GITHUB_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

启动命令npx -y @barissozudogru/gha-intel-mcp

需要配置的环境变量

GITHUB_TOKEN密钥GitHub token with repository and actions read access, for the GitHub API.

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

npm@barissozudogru/gha-intel-mcp0.4.3stdio

工具

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数	类型	必填	说明
repo	string	是	GitHub 仓库名称
count	integer	否	要分析的近期运行次数（默认值：10，最大值：100）
owner	string	是	GitHub 仓库所有者（用户或组织）
workflow_id	string	是	工作流文件名（例如 ci.yml）或数字工作流 ID

详细介绍

gha-intel-mcp

npm · Source · Issues

通过 MCP 检查 GitHub Actions 运行耗时并审查工作流配置。

工具

工具	描述
`list_workflow_performance`	计算近期工作流运行时长的平均值、最小值、最大值和 p95 统计数据。
`analyze_workflow_config`	评估工作流 YAML 中的缓存、并行度、并发、制品、检出深度、超时、运行器固定、Docker 缓存和触发器。
`get_billing_usage`	读取仓库缓存用量和近期运行耗时。账户账单使用的端点已停用；请参阅下方的限制说明。

要求

Node.js >= 18（使用原生 fetch）
一个有权访问你要检查的仓库的 GitHub 令牌。授予访问权限前，请确认令牌类型和端点权限。

设置

提供三种传输模式。选择适合你部署方式的一种：

选项 A：stdio（本地，推荐用于桌面客户端）

服务作为 MCP 客户端的子进程，通过 stdin/stdout 运行。无需网络端口。

Claude Desktop

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS） %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json（Windows）

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add gha-intel -e GITHUB_TOKEN=ghp_your_token -- npx -y @barissozudogru/gha-intel-mcp

Cursor

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

VS Code + Copilot

.vscode/mcp.json（工作区）或用户设置

{
  "servers": {
    "gha-intel": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Cline

打开 Cline 设置，前往 MCP Servers，然后添加：

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

Continue.dev

~/.continue/config.yaml

mcpServers:
  - name: gha-intel
    command: npx
    args:
      - -y
      - "@barissozudogru/gha-intel-mcp"
    env:
      GITHUB_TOKEN: ghp_your_token

Zed

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "gha-intel": {
      "command": {
        "path": "npx",
        "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
        "env": {
          "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
        }
      }
    }
  }
}

JetBrains（IntelliJ、PyCharm、WebStorm 等）

前往 Settings > Tools > AI Assistant > MCP，然后添加：

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@barissozudogru/gha-intel-mcp"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_your_token"
      }
    }
  }
}

选项 B：HTTP（远程或云端客户端）

以 HTTP 模式启动服务，并将客户端指向该端点：

GITHUB_TOKEN=ghp_your_token npx @barissozudogru/gha-intel-mcp --http
# Server listens on http://0.0.0.0:3000/mcp
# Health check: http://localhost:3000/health

也可以通过环境变量设置，而不使用标志：

TRANSPORT=http PORT=3000 GITHUB_TOKEN=ghp_your_token npx @barissozudogru/gha-intel-mcp

Cursor（HTTP）

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

VS Code + Copilot（HTTP）

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "gha-intel": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

Windsurf（HTTP）

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gha-intel": {
      "serverUrl": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

Continue.dev（HTTP）

~/.continue/config.yaml

mcpServers:
  - name: gha-intel
    url: http://localhost:3000/mcp

选项 C：Docker

docker build -t gha-intel-mcp .
docker run -p 3000:3000 -e GITHUB_TOKEN=ghp_your_token gha-intel-mcp

容器默认以 HTTP 模式启动。将客户端指向 http://localhost:3000/mcp。

工具参考

list_workflow_performance

获取真实运行耗时数据，并计算作业级统计数据。

参数	类型	必填	描述
`owner`	string	是	GitHub 所有者（用户或组织）
`repo`	string	是	仓库名称
`workflow_id`	string	是	工作流文件名（例如 `ci.yml`）或数字 ID
`count`	number	否	要分析的近期运行数量（默认值：10，最大值：100）

输出： 每个作业和步骤的耗时统计数据（平均值、最小值、最大值、p95）、整体运行耗时，以及近期运行结论列表。

analyze_workflow_config

解析并审计工作流 YAML，找出优化机会。

参数	类型	必填	描述
`workflow_content`	string	是	工作流文件的完整 YAML 内容

输出： 按严重性（critical / warning / info / good）分组的发现，涵盖九个类别，每项均附有具体建议。

分析类别： 依赖项缓存、矩阵策略和 fail-fast、并发组和 cancel-in-progress、制品上传、git checkout 深度、作业超时分钟数、运行器版本固定、Docker 层缓存，以及触发器路径筛选。

get_billing_usage

检索仓库缓存用量和近期运行估算。目前，账户账单功能受已停用的 API 集成限制。

参数	类型	必填	描述
`owner`	string	是	GitHub 用户名或组织
`repo`	string	否	用于获取仓库级缓存和运行统计的仓库名称

输出： 提供 repo 时，返回可获取的缓存用量和近期运行耗时。账户账单请求使用已停用的 GitHub 端点，可能会失败。现有成本估算采用历史费率表，不应视为当前费用。

环境变量

变量	必填	描述
`GITHUB_TOKEN`	是	GitHub 个人访问令牌。其访问权限必须与请求的仓库和端点相符。请勿将令牌纳入版本控制。
`TRANSPORT`	否	设置为 `http` 以启用 HTTP 模式（默认值：stdio）。
`PORT`	否	HTTP 模式下使用的 HTTP 端口（默认值：`3000`）。

限制和部署

账户账单使用 /settings/billing/actions，GitHub 已于 2025 年 9 月停用该功能。授予更广泛的令牌权限范围也无法恢复这些端点。仓库缓存和运行耗时请求使用独立端点。
当前成本估算采用历史费率，缓存利用率按固定的 10 GB 限额计算。请先检查账户配置，再将这些数据用于容量或预算决策。
HTTP 模式会监听所有网络接口，且不实现客户端身份验证。请仅在可信网络中使用，或在其前方部署经过身份验证的网关。服务端使用其配置的 GitHub 令牌处理客户端请求。
耗时统计描述的是已获取的运行数据，而不是对未来运行的预测。

开发与支持

请通过 GitHub issues 报告问题。有关贡献工作流，请参阅 CONTRIBUTING.md。

如需使用 Node.js 22 构建和测试源代码检出版本：

npm ci
npm test
npm run build

默认分支可能包含尚未发布到 npm 的更改。

许可证

MIT

支持 Markdown

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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。

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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。