GitHub Agentic Chat MCP Server

GitHub 智能体对话 MCP 服务

这是一个使用 Go 实现的 MCP（Model Context Protocol）服务，用于 GitHub 智能体对话。它提供了通过自然语言与 GitHub 交互的工具，并包含向量搜索功能。

功能

• 搜索 GitHub 仓库
• 创建 Issue
• 向量搜索功能
  • 将文档添加到向量存储
  • 对已存储的文档进行语义搜索
• 可扩展的结构，便于添加更多功能

前置条件

• Go 1.21 或更高版本
• 带有 pgvector 扩展的 PostgreSQL
• GitHub Personal Access Token
• OpenAI API Key
• Claude Desktop 或其他兼容 MCP 的客户端

设置

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/akhidasTech/github-agentic-chat-mcp.git
cd github-agentic-chat-mcp

2. 设置环境变量：

export GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
export DATABASE_URL=postgres://user:password@localhost:5432/dbname
export OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

3. 设置带有 pgvector 的 PostgreSQL：

CREATE EXTENSION vector;

4. 构建服务：

go build -o bin/github-agentic-chat-mcp

5. 配置 Claude Desktop： 编辑 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
    "mcpServers": {
        "github-chat": {
            "command": "/absolute/path/to/bin/github-agentic-chat-mcp"
        }
    }
}

6. 重启 Claude Desktop

可用工具

GitHub 工具

search_repositories

使用查询字符串搜索 GitHub 仓库。

create_issue

在 GitHub 仓库中创建新的 Issue。

向量搜索工具

add_to_vector_store

将文档添加到向量存储，以便进行语义搜索。

参数：

• content：要存储的文本内容
• metadata：包含内容相关元数据的 JSON 字符串

示例：

{
    "content": "This is a document about GitHub Actions",
    "metadata": "{\"type\": \"documentation\", \"tags\": [\"github\", \"ci-cd\"]}"
}

vector_search

对已存储的文档进行语义搜索。

参数：

• query：搜索查询文本
• limit：要返回的结果数量上限（默认值：5）

贡献

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许可证

MIT 许可证