使用说明

项目简介

MCP Git Ingest 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在帮助大型语言模型 (LLM) 理解和分析 GitHub 仓库的代码。它提供工具来获取仓库的目录结构以及读取关键文件的内容，从而为 LLM 提供代码库的上下文信息。

主要功能点

获取目录结构: 通过 'github_directory_structure' 工具，可以获取指定 GitHub 仓库的完整目录树状结构，方便 LLM 快速了解代码库的组织方式。
读取文件内容: 通过 'github_read_important_files' 工具，可以读取仓库中指定路径的文件内容，让 LLM 深入分析代码细节。
高效克隆和缓存: 服务器能够高效地克隆 Git 仓库，并将仓库缓存到临时目录中，对于相同的仓库 URL，可以复用已克隆的版本，提高性能。
错误处理: 在克隆仓库和读取文件过程中，服务器会进行完善的错误处理，并返回清晰的错误信息。

安装步骤

由于该仓库本身是一个 MCP 服务器的实现，您通常不需要手动安装它。它更可能被集成到 MCP 客户端或平台中，例如 smithery.ai 或 glama.ai。

如果您需要本地运行或进行开发，可以参考以下步骤 (但通常不需要)：

确保安装了 Python 3.8 或更高版本。
安装必要的 Python 包: 虽然仓库中没有明确的 'requirements.txt' 文件，但根据代码和 'README.md'，您可能需要安装 'fastmcp' 和 'gitpython'。可以使用 pip 安装：
```
pip install fastmcp gitpython
```
下载或克隆该仓库的代码。

服务器配置

MCP 客户端需要配置 MCP 服务器的启动命令和参数才能连接并使用 'MCP Git Ingest' 服务器。以下是根据 'README.md' 提供的配置信息，您需要将其添加到您的 MCP 客户端配置中。

{
    "mcpServers": {
        "mcp-git-ingest": {
            "command": "uvx",
            "args": ["--from", "git+https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest", "mcp-git-ingest"]
        }
    }
}

配置参数说明:

'"mcp-git-ingest"': 服务器的名称，用于在 MCP 客户端中标识和引用该服务器。
'"command": "uvx"': 启动服务器的命令。 'uvx' 在这里可能是一个用于运行 Python 应用的工具或脚本。 请注意，'uvx' 可能需要您自行安装或配置。 如果 'uvx' 不可用，您可能需要查看 'mcp-git-ingest' 项目的更详细文档或尝试直接使用 'python -m mcp_git_ingest.main' 或类似的命令来运行服务器。
'"args": ["--from", "git+https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest", "mcp-git-ingest"]': 传递给启动命令的参数。
- '--from git+https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest': 这部分参数可能指示 'uvx' 从指定的 Git 仓库地址安装和运行 'mcp-git-ingest'。
- '"mcp-git-ingest"': 可能是要运行的模块或入口点的名称。

基本使用方法

配置完成后，您可以使用 MCP 客户端（例如 'mcp-client-cli' 或集成 MCP 客户端的 LLM 应用）来与 'MCP Git Ingest' 服务器交互。

以下是 'README.md' 中提供的 'mcp-client-cli' 使用示例：

$ llm read https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest and determine how the code technically works

在这个例子中，'llm read' 命令指示 LLM 使用 MCP 服务器来读取指定 GitHub 仓库的信息。客户端会自动调用 'MCP Git Ingest' 服务器提供的工具，例如 'github_directory_structure' 和 'github_read_important_files' 来获取仓库的目录结构和文件内容，并将这些信息作为上下文提供给 LLM，从而帮助 LLM 理解代码库的技术细节。

总结

'MCP Git Ingest' 提供了一种标准化的方式，通过 MCP 协议，让 LLM 能够方便地获取 GitHub 仓库的结构和内容，从而提升 LLM 在代码理解和分析方面的能力。您可以通过配置 MCP 客户端来使用这个服务器，并利用其提供的工具来增强 LLM 的上下文感知能力。

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