项目简介

Gitingest MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 实现的应用后端，它集成了 'gitingest' 工具，能够分析并摘要任何Git仓库的代码库内容。通过将Git仓库转化为结构化的文本信息，它使得AI助手能够轻松理解和利用代码库的上下文信息，从而增强AI在代码理解、项目分析等方面的能力。

主要功能点

• Git仓库分析: 能够深度分析指定的Git仓库，提取其核心信息。
• 文本摘要生成: 将复杂的代码库内容转化为简洁的文本摘要、文件结构树和文件内容，便于AI处理。
• 灵活的文件过滤: 支持根据文件大小、包含/排除模式以及指定分支来过滤文件，确保只处理相关数据。
• MCP协议集成: 通过标准化的Model Context Protocol，无缝集成到各种支持MCP的AI助手或LLM客户端中。

安装步骤

该服务器可以直接通过 'uvx' 工具从PyPI或GitHub安装，或者在本地克隆仓库后运行。用户无需手动执行复杂的安装命令，AI助手客户端通常会根据配置自动管理服务器的启动和生命周期。

服务器配置

要将Gitingest MCP服务器集成到您的AI助手客户端，您需要在助手的MCP服务器配置中添加以下JSON片段。这使得AI助手能够知道如何启动和连接到此服务器。

{
  "mcpServers": {
    "gitingestmcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["gitingestmcp@latest"]
    }
  }
}

• 'gitingestmcp': 这是您为该MCP服务器定义的名称，客户端将使用此名称来引用它。
• 'command': 启动服务器所需的命令，通常是 'uvx'，这是一个Python包安装和执行器。
• 'args': 传递给 'command' 的参数，这里指示 'uvx' 启动 'gitingestmcp' 包的最新版本。

基本使用方法

一旦服务器配置完成并被AI助手客户端启动，AI助手就可以通过调用服务器提供的 'ingest_git' 工具来获取Git仓库的上下文信息。您可以在与AI助手的对话中请求分析特定的Git仓库，例如：

• "请分析 GitHub 上 'https://github.com/narumiruna/gitingest-mcp' 这个仓库的代码。"
• "我需要 'https://github.com/cyclotruc/gitingest' 仓库中所有 '.py' 文件的内容，但排除 'tests/' 目录。"

AI助手将内部调用 'ingest_git' 工具，并根据您的请求传递相应的参数（例如 'source', 'include_patterns', 'exclude_patterns' 等），然后将返回的仓库摘要、文件结构和内容呈现给您或用于其后续的推理。