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OSSInsight MCP Server

OSSInsight MCP Server

本地服务
github.com/damonxue数据与分析1476 周前更新

关于 OSSInsight MCP Server

OSSInsight MCP Server 将 OSSInsight 的 GitHub 分析能力提供给客户端,涵盖仓库、开发者、组织和项目集合。它结合公共 API 与网页抓取,并可生成自然语言查询链接。

主要功能

  1. 01仓库趋势与活动分析
  2. 02开发者贡献分析
  3. 03组织活动概览
  4. 04浏览仓库集合
  5. 05生成自然语言查询链接

适用场景

  1. 01查看仓库星标与提交活动
  2. 02分析开发者的贡献历史
  3. 03浏览精选开源项目集合

MCP 相关

它向 MCP 客户端提供工具,用于获取 GitHub 仓库、开发者和项目集合的数据,也可生成自然语言查询链接。

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": {
"ossinsight": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"build"
]
}
}
}
启动命令docker run -i --rm build

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
ocibuild

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

MseeP.ai 安全评估徽章

OSSInsight MCP 服务

基于 OSSInsight.io 的 MCP 服务,为 GitHub 个人、组织和仓库提供数据分析,以及对开源生态系统的深入洞察。

OSSInsight MCP 服务

功能

  • 仓库分析:获取 GitHub 仓库的全面数据,包括 Star 趋势、贡献者活动和代码提交
  • 开发者分析:了解开发者的贡献模式、活动历史和影响力
  • 组织分析:从全局视角查看 GitHub 组织,包括成员、仓库和整体活动
  • 项目比较:并排比较两个仓库的关键指标,发现差异和相似之处
  • 项目集合:浏览和探索精选的项目集合,例如开源数据库、AI 工具等
  • 自然语言查询:访问 OSSInsight 的聊天界面,询问有关 GitHub 数据的问题

工具

  1. get_repo_analysis

    • 获取 GitHub 仓库的详细分析
    • 输入:
      • owner_repo(字符串):格式为 'owner/repo' 的仓库名称
      • time_period(可选字符串):分析的时间范围
    • 返回:来自 API 和网页的仓库分析数据,以及 OSSInsight 页面的链接
  2. get_developer_analysis

    • 获取 GitHub 开发者的详细分析
    • 输入:
      • username(字符串):GitHub 用户名
    • 返回:来自 API 和网页的开发者数据,以及 OSSInsight 页面的链接
  3. get_collection

    • 获取特定仓库集合的信息
    • 输入:
      • collection_id(字符串):集合 ID,例如 'open-source-database'
    • 返回:集合数据,以及 OSSInsight 上集合页面的链接
  4. list_collections

    • 列出所有可用的仓库集合
    • 输入:
      • page(可选数字):页码,从 1 开始
      • per_page(可选数字):每页结果数,默认为 20
    • 返回:集合列表,以及在 OSSInsight 上浏览集合的链接
  5. natural_language_query

    • 直接访问 OSSInsight 的自然语言查询界面
    • 输入:
      • query(字符串):自然语言查询,例如 'Which repositories gained the most stars in 2023?'
    • 返回:OSSInsight 聊天界面的直接链接,其中已预先填入查询内容

实现详情

此 MCP 服务采用双重方式检索数据:

  1. OSSInsight 公共 API(v1)- 直接调用 https://api.ossinsight.io/v1/ 端点
  2. 网页抓取 - 当 API 功能受限或不可用时,通过抓取 OSSInsight 网页作为备用方案

这种方式可确保最大限度地覆盖 OSSInsight 的功能,同时遵守公共 API 的速率限制(每个 IP 每小时 600 次请求)。

设置

使用配置
Docker
{
  "mcpServers": { 
    "ossinsight": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/ossinsight"
      ]
    }
  }
}
NPX
{
  "mcpServers": {
    "ossinsight": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-ossinsight"
      ]
    }
  }
}

构建

Docker 构建:

docker build -t mcp/ossinsight -f Dockerfile .

示例

获取仓库分析
// Get analysis data for the VSCode repository
{
  "owner_repo": "microsoft/vscode"
}
比较两个仓库
// Compare React and Vue
{
  "repo1": "facebook/react",
  "repo2": "vuejs/vue"
}
自然语言查询
// Get a link to query data using natural language
{
  "query": "Which database projects gained the most stars in 2023?"
}

许可证

此 MCP 服务采用 MIT 许可证。这意味着你可以自由使用、修改和分发此软件,但须遵守 MIT 许可证的条款和条件。详情请参阅项目仓库中的 LICENSE 文件。


OSSInsight MCP 服务器

基于 OSSInsight.io 的 MCP 服务,为 GitHub 个人、组织和仓库提供数据分析,以及对开源生态系统的深入洞察。

功能特点

  • 仓库分析:获取有关 GitHub 仓库的全面数据,包括星标趋势、贡献者活动和代码提交
  • 开发者分析:了解开发者的贡献模式、活动历史和影响力
  • 组织分析:查看 GitHub 组织的全局视图,包括成员、仓库和整体活动
  • 项目比较:并排比较两个仓库的关键指标,发现差异和相似之处
  • 项目集合:浏览和探索精选的项目集合,如开源数据库、AI 工具等
  • 自然语言查询:访问 OSSInsight 的聊天界面,用自然语言提问 GitHub 数据

工具

  1. get_repo_analysis

    • 获取 GitHub 仓库的详细分析
    • 输入:
      • owner_repo (字符串): 仓库名称,格式为 'owner/repo'
      • time_period (可选字符串): 分析的时间范围
    • 返回: 来自 API 和网页的仓库分析数据,以及指向 OSSInsight 页面的链接
  2. get_developer_analysis

    • 获取 GitHub 开发者的详细分析
    • 输入:
      • username (字符串): GitHub 用户名
    • 返回: 来自 API 和网页的开发者数据,以及指向 OSSInsight 页面的链接
  3. get_collection

    • 获取特定集合的信息和仓库列表
    • 输入:
      • collection_id (字符串): 集合 ID,例如 'open-source-database'
    • 返回: 集合数据以及指向 OSSInsight 集合页面的链接
  4. list_collections

    • 列出所有可用的仓库集合
    • 输入:
      • page (可选数字): 页码,从 1 开始
      • per_page (可选数字): 每页结果数量,默认为 20
    • 返回: 集合列表以及指向 OSSInsight 浏览集合页面的链接
  5. natural_language_query

    • 直接访问 OSSInsight 的自然语言查询界面
    • 输入:
      • query (字符串): 自然语言查询,例如 'Which repositories gained the most stars in 2023?'
    • 返回: 指向 OSSInsight 聊天界面的直接链接,并预填充查询

实现细节

此 MCP 服务器使用双重方法获取数据:

  1. OSSInsight 公共 API (v1) - 直接调用 https://api.ossinsight.io/v1/ 端点
  2. 网页抓取 - 当 API 受限或不可用时,回退到抓取 OSSInsight 网页

这种方法确保了对 OSSInsight 功能的最大覆盖,同时尊重公共 API 的速率限制(每个 IP 每小时 600 个请求)。

设置

使用配置
Docker
{
  "mcpServers": { 
    "ossinsight": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "--rm",
        "-i",
        "mcp/ossinsight"
      ]
    }
  }
}
NPX
{
  "mcpServers": {
    "ossinsight": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-ossinsight"
      ]
    }
  }
}

构建

Docker 构建:

docker build -t mcp/ossinsight -f src/ossinsight/Dockerfile .

示例用法

获取仓库分析
// 获取 VSCode 仓库的分析数据
{
  "owner_repo": "microsoft/vscode"
}
比较两个仓库
// 比较 React 和 Vue
{
  "repo1": "facebook/react",
  "repo2": "vuejs/vue"
}
自然语言查询
// 获取使用自然语言查询数据的链接
{
  "query": "哪些数据库项目在 2023 年获得了最多的星标?"
}

许可证

此 MCP 服务器基于 MIT 许可证。这意味着您可以自由使用、修改和分发此软件,但需遵守 MIT 许可证的条款和条件。详情请参阅项目存储库中的 LICENSE 文件。

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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。

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。