adhikasp/mcp-git-ingest

adhikasp/mcp-git-ingest

от adhikasp
MCP-сервер для чтения структуры GitHub-репозитория и ключевых файлов. Упрощает анализ кода: извлекает иерархию папок, важные файлы, помогает быстро разобраться в проекте. Полезен разработчикам и AI...

MCP Git Ingest

smithery badge

A Model Context Protocol (MCP) server that helps read GitHub repository structure and important files.

Inspired by gitingest.

Configuration

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

Usage

Using mcp-client-cli:

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

I'll help you understand the technical details of the mcp-git-ingest repository. I'll first fetch the directory structure and then read the important files to analyze how the code works.

Tool Calls:
  github_directory_structure
  Args:
    repo_url: https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest

Now, I'll read the important files to understand the technical implementation:

Tool Calls:
  github_read_important_files
  Args:
    repo_url: https://github.com/adhikasp/mcp-git-ingest
    file_paths: ['README.md', 'src/mcp_git_ingest/main.py', 'pyproject.toml']

Let me break down how this code technically works:

1. Purpose:
The `mcp-git-ingest` is a Model Context Protocol (MCP) server designed to help read GitHub repository structures and important files. It provides two main tools:
- `github_directory_structure`: Returns a tree-like representation of a repository's directory structure
- `github_read_important_files`: Reads and returns the contents of specified files in a repository

2. Technical Implementation:

a. Dependencies:
- Uses `fastmcp` for creating an MCP server
- Uses `gitpython` for Git repository operations
- Requires Python 3.8+

b. Key Functions:

`clone_repo(repo_url: str) -> str`:
- Creates a deterministic temporary directory based on the repository URL's hash
- Checks if the repository is already cloned
- If not, clones the repository
- Handles error cases and cleanup
- Returns the path to the cloned repository

`get_directory_tree(path: str, prefix: str = "") -> str`:
- Recursively generates a tree-like directory structure
- Skips `.git` directories
- Uses Unicode box-drawing characters to create a visual tree representation
- Handles sorting of entries

`github_directory_structure(repo_url: str) -> str`:
- Clones the repository
- Generates directory tree
- Cleans up the temporary repository after processing
- Returns the tree structure or an error message

`github_read_important_files(repo_url: str, file_paths: List[str]) -> dict[str, str]`:
- Clones the repository
- Reads specified files
- Returns a dictionary mapping file paths to their contents
- Handles file reading errors
- Cleans up the temporary repository

3. Error Handling:
- Uses try-except blocks to handle repository cloning, file reading errors
- Ensures temporary directories are always cleaned up using `finally` blocks
- Returns descriptive error messages

4. Performance Optimizations:
- Uses a hash-based temporary directory naming to potentially reuse cloned repositories
- Checks for existing repositories before cloning
- Implements cleanup to prevent accumulation of temporary files

5. Unique Features:
- Deterministic temporary directory creation
- Unicode tree representation
- Flexible file reading with error handling

6. Execution:
- Can be run as a CLI tool via `mcp-git-ingest`
- Configured through `pyproject.toml`
- Depends on `fastmcp` for MCP server functionality

The code is a robust, flexible tool for programmatically exploring and reading GitHub repositories, with a focus on error handling and clean implementation.

Would you like me to elaborate on any specific aspect of the implementation?
У этого сервера пока нет списка инструментов.

Другие проверенные MCP-сервера

Comet-ML/Opik-MCP

Comet-ML/Opik-MCP

официальный

MCP сервер для Opik – подключает AI-ассистентов (Claude Code, Cursor, VS Code) к вашему рабочему пространству: читайте трейсы, логируйте оценки, сохраняйте версии промптов и задавайте вопросы ассис...

Python214
shashankss1205/codegraphcontext

shashankss1205/codegraphcontext

CodeGraphContext — MCP-сервер для построения графа кода из репозитория. Он даёт AI-ассистентам и разработчикам искать зависимости, цепочки вызовов и мёртвый код через естественные запросы или CLI. ...

Python3957
ArcadeData/arcadedb

ArcadeData/arcadedb

официальный

ArcadeDB - высокопроизводительная многомодельная СУБД с поддержкой Neo4j Cypher, MongoDB, Redis и встроенным MCP-сервером для AI-ассистентов. Сочетает графы, документы и временные ряды в единой тра...

Java1028
zoomeye-ai/mcp_zoomeye

zoomeye-ai/mcp_zoomeye

официальный

ZoomEye MCP Server предоставляет ИИ-ассистентам доступ к данным о сетевых активах через ZoomEye. Полезен для специалистов по кибербезопасности и разработчиков. Быстрый поиск устройств и сайтов с по...

Python79
designcomputer/mysql_mcp_server

designcomputer/mysql_mcp_server

MCP инструмент для безопасной работы AI-агентов с MySQL. Выполняет SQL-запросы, возвращает схему таблиц и выборки данных. Помогает разработчикам и аналитикам контролировать доступ, избегая SQL-инъекций и используя SSL/TLS.

Python1333
Couchbase-Ecosystem/mcp-server-couchbase

Couchbase-Ecosystem/mcp-server-couchbase

официальный

MCP-сервер для Couchbase, который даёт языковым моделям прямой доступ к кластерам: выполнять SQL++ запросы, управлять документами, проверять здоровье и производительность. Полезен разработчикам, интегрирующим ИИ-агенты с Couchbase.

Python34
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин