GitHub Stars MCP Server

一个高性能的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，用于 GitHub 星标仓库分析和时间线跟踪。

功能特性

🌟 星标仓库管理: 获取和分析用户的 GitHub 星标仓库
📊 数据分析: 提供语言分布、主题统计、星标趋势等分析
🚀 批量处理: 支持批量获取仓库详情和 README 内容
💾 多级缓存: L1 (内存) + L2 (Redis) 缓存系统提升性能
🔧 精简工具集: 4个核心工具，专注于核心功能

安装

克隆仓库:

git clone <repository-url>
cd github-stars-mcp-server

安装依赖:

pip install -e .

配置环境变量:

export GITHUB_TOKEN="your_github_token_here"
export REDIS_URL="redis://localhost:6379/0"  # 可选

使用方法

启动服务器

python -m github_stars_mcp.server

可用工具

1. 获取星标仓库列表

get_user_starred_repositories(
    username="",  # 空字符串表示当前认证用户
    limit=50,     # 返回数量限制 (1-100)
    cursor=""     # 分页游标
)

2. 获取单个仓库详情

get_repo_details(
    repository_name="owner/repo"  # 仓库名称格式: owner/repo
)

3. 批量获取仓库详情

get_batch_repo_details(
    repository_names=["owner/repo1", "owner/repo2"],
    max_concurrent=10  # 最大并发请求数 (1-20)
)

4. 创建综合分析报告

create_starred_repo_analysis_bundle(
    username="",           # GitHub 用户名 (可选)
    include_readme=True,   # 是否包含 README 内容
    max_repositories=100,  # 最大分析仓库数 (1-200)
    concurrent_requests=10 # 并发请求数 (1-20)
)

配置选项

环境变量

GITHUB_TOKEN: GitHub Personal Access Token (必需)
REDIS_URL: Redis 连接 URL (可选，默认: redis://localhost:6379/0)
LOG_LEVEL: 日志级别 (可选，默认: INFO)
DANGEROUSLY_OMIT_AUTH: 是否跳过认证检查 (可选，默认: true)

缓存配置

L1 缓存: 内存中的 TTL 缓存，默认 128 个条目，5 分钟过期
L2 缓存: Redis 缓存，用于持久化和跨实例共享

数据模型

StarredRepository

包含星标仓库的完整信息，包括:

基本信息 (名称、描述、URL)
统计数据 (星标数、分叉数)
元数据 (创建时间、更新时间、星标时间)
标签和主题

AnalysisBundle

综合分析报告，包含:

语言分布统计
主题分布统计
星标数量统计
处理摘要和元数据

错误处理

服务器包含完善的错误处理机制:

AuthenticationError: GitHub 认证失败
RateLimitError: API 速率限制
GitHubAPIError: GitHub API 错误
CacheError: 缓存操作错误
ConfigurationError: 配置错误

性能优化

多级缓存系统减少 API 调用
并发控制避免速率限制
分页支持处理大量数据
异步操作提升响应速度

开发

运行测试

pytest

代码检查

ruff check src/
mypy src/

格式化代码

ruff format src/

许可证

MIT License

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

GitHub Stars MCP Server

一个高性能的 MCP (Model Context Protocol) 服务器，用于 GitHub 星标仓库分析和时间线跟踪。

功能特性

🌟 星标仓库管理: 获取和分析用户的 GitHub 星标仓库
📊 数据分析: 提供语言分布、主题统计、星标趋势等分析
🚀 批量处理: 支持批量获取仓库详情和 README 内容
💾 多级缓存: L1 (内存) + L2 (Redis) 缓存系统提升性能
🔧 精简工具集: 4个核心工具，专注于核心功能

安装

克隆仓库:

git clone <repository-url>
cd github-stars-mcp-server

安装依赖:

pip install -e .

配置环境变量:

export GITHUB_TOKEN="your_github_token_here"
export REDIS_URL="redis://localhost:6379/0"  # 可选

使用方法

启动服务器

python -m github_stars_mcp.server

可用工具

1. 获取星标仓库列表

get_user_starred_repositories(
    username="",  # 空字符串表示当前认证用户
    limit=50,     # 返回数量限制 (1-100)
    cursor=""     # 分页游标
)

2. 获取单个仓库详情

get_repo_details(
    repository_name="owner/repo"  # 仓库名称格式: owner/repo
)

3. 批量获取仓库详情

get_batch_repo_details(
    repository_names=["owner/repo1", "owner/repo2"],
    max_concurrent=10  # 最大并发请求数 (1-20)
)

4. 创建综合分析报告

create_starred_repo_analysis_bundle(
    username="",           # GitHub 用户名 (可选)
    include_readme=True,   # 是否包含 README 内容
    max_repositories=100,  # 最大分析仓库数 (1-200)
    concurrent_requests=10 # 并发请求数 (1-20)
)

配置选项

环境变量

GITHUB_TOKEN: GitHub Personal Access Token (必需)
REDIS_URL: Redis 连接 URL (可选，默认: redis://localhost:6379/0)
LOG_LEVEL: 日志级别 (可选，默认: INFO)
DANGEROUSLY_OMIT_AUTH: 是否跳过认证检查 (可选，默认: true)

缓存配置

L1 缓存: 内存中的 TTL 缓存，默认 128 个条目，5 分钟过期
L2 缓存: Redis 缓存，用于持久化和跨实例共享

数据模型

StarredRepository

包含星标仓库的完整信息，包括:

基本信息 (名称、描述、URL)
统计数据 (星标数、分叉数)
元数据 (创建时间、更新时间、星标时间)
标签和主题

AnalysisBundle

综合分析报告，包含:

语言分布统计
主题分布统计
星标数量统计
处理摘要和元数据

错误处理

服务器包含完善的错误处理机制:

AuthenticationError: GitHub 认证失败
RateLimitError: API 速率限制
GitHubAPIError: GitHub API 错误
CacheError: 缓存操作错误
ConfigurationError: 配置错误

性能优化

多级缓存系统减少 API 调用
并发控制避免速率限制
分页支持处理大量数据
异步操作提升响应速度

开发

运行测试

pytest

代码检查

ruff check src/
mypy src/

格式化代码

ruff format src/

许可证

MIT License

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