GitHub MCP Server with GHES Asynchronous Coding Agent

GitHub MCP Server는 AI 도구를 GitHub 플랫폼에 직접 연결하는 MCP(Model Context Protocol) 서버입니다. AI 에이전트, 어시스턴트, 챗봇이 자연어 상호작용을 통해 리포지토리와 코드 파일 읽기, 이슈 및 PR 관리, 코드 분석, 워크플로우 자동화를 수행할 수 있습니다.

이 브랜치는 GitHub Enterprise Server(GHES) 온프레미스 환경에서도 비동기 코딩 에이전트를 사용할 수 있도록 확장된 기능을 제공합니다.

• assign_github_copilot_to_issue: GitHub 이슈를 자동으로 분석하고 코딩 에이전트(SWE Agent)에게 할당하여 비동기로 작업을 처리합니다.
• SWE Agent 통합: HakjunMIN/swe-agent 프로젝트를 REST API 서버로 구성하여 사용합니다.
• Azure OpenAI 지원: Azure OpenAI 서비스를 백엔드 LLM으로 사용하여 GHES 환경에서도 강력한 코딩 에이전트 기능을 제공합니다.
• 자동 PR 생성: 코딩 에이전트가 이슈를 해결한 후 자동으로 Pull Request를 생성합니다.

• 리포지토리 관리: 코드 탐색, 파일 검색, 커밋 분석, 프로젝트 구조 이해
• 이슈 & PR 자동화: 이슈 및 풀 리퀘스트 생성, 업데이트, 관리
• CI/CD & 워크플로우: GitHub Actions 모니터링, 빌드 실패 분석, 릴리스 관리
• 코드 분석: 보안 취약점 검토, Dependabot 알림, 코드 패턴 분석
• 팀 협업: 토론 접근, 알림 관리, 팀 활동 분석

• Go 1.24 이상
• Docker (선택 사항, 컨테이너 실행 시)

# 저장소 클론
git clone https://github.com/github/github-mcp-server.git
cd github-mcp-server

# feature/ghes-agent 브랜치 체크아웃
git checkout feature/ghes-agent

# 의존성 다운로드
go mod download

# 빌드
go build -v ./cmd/github-mcp-server

# 실행
./github-mcp-server stdio

# Docker 이미지 빌드
docker build -t github-mcp-server .

# Docker 컨테이너 실행
docker run -i --rm \
  -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your_token_here \
  github-mcp-server

# 코드 포맷 및 린트
script/lint

# 테스트 실행
script/test

# 문서 생성 (MCP 도구 변경 시)
script/generate-docs

GHES 환경에서 비동기 코딩 에이전트를 사용하려면 HakjunMIN/swe-agent 프로젝트를 REST API 서버로 실행해야 합니다.

https://github.com/HakjunMIN/swe-agent 의 README를 참조하여 SWE Agent를 설정하고 실행하세요.

VS Code의 MCP 설정은 mcp.json 파일에 저장됩니다. 일반적으로 다음 위치에 있습니다:

• macOS/Linux: ~/.config/Code/User/mcp.json
• Windows: %APPDATA%\Code\User\mcp.json

{
  "servers": {
    "github": {
      "command": "/Users/andy/works/ai/github-mcp-server/github-mcp-server",
      "args": ["stdio"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_github_pat_here"
      }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "github-ghes": {
      "command": "/Users/andy/works/ai/github-mcp-server/github-mcp-server",
      "args": [
        "stdio",
        "--gh-host=https://your-ghes-instance.com"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_ghes_pat_here",
        "GITHUB_HOST": "https://your-ghes-instance.com"
      }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "github-ghes-agent": {
      "command": "/Users/andy/works/ai/github-mcp-server/github-mcp-server",
      "args": [
        "stdio",
        "--gh-host=https://your-ghes-instance.com"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_ghes_pat_here",
        "GITHUB_HOST": "https://your-ghes-instance.com",
        "SWE_AGENT_ENDPOINT": "http://localhost:8000",
        "AZURE_OPENAI_API_BASE": "https://your-azure-openai-endpoint",
        "AZURE_OPENAI_API_KEY": "your-azure-openai-key",
        "AZURE_OPENAI_MODEL": "azure/gpt-4o",
        "AZURE_OPENAI_API_VERSION": "2024-02-15-preview",
        "GITHUB_TOKEN": "your_ghes_pat_here"
      }
    }
  }
}

{
  "servers": {
    "github-docker": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "your_github_pat_here"
      }
    }
  }
}

MCP 서버를 설정한 후, VS Code의 Copilot Chat에서 Agent 모드를 활성화하고 GitHub 관련 작업을 요청할 수 있습니다.

@github 이 리포지토리의 최근 이슈를 보여줘
@github main.go 파일의 내용을 읽어줘
@github 새로운 브랜치를 만들고 파일을 수정해줘

SWE Agent를 구성한 후, 이슈를 코딩 에이전트에게 할당할 수 있습니다:

@github issue #123을 코딩 에이전트에게 할당해줘

코딩 에이전트는 다음 작업을 자동으로 수행합니다:

1. 이슈 내용 분석
2. 관련 코드 탐색 및 이해
3. 버그 수정 또는 기능 구현
4. 테스트 작성 (필요 시)
5. Pull Request 자동 생성

@github SWE Agent 작업 상태를 확인해줘
@github 최근 생성된 PR을 보여줘

• assign_github_copilot_to_issue: GitHub 이슈를 SWE Agent에게 할당하여 자동으로 해결
• assign_copilot_to_issue: (레거시) 코딩 에이전트에게 이슈 할당
• request_copilot_review: PR에 대한 코드 리뷰를 요청하고 코멘트로 게시

참고: review agent는 별도로 Azure OpenAI를 직접 호출하게 되어있으나, 적절한 에이전트를 만들거나 시스템 프롬프트를 주입하여 사용 가능합니다.

• get_file_contents: 파일 내용 조회
• create_or_update_file: 파일 생성 또는 업데이트
• delete_file: 파일 삭제
• push_files: 여러 파일을 한 번에 커밋
• search_code: 코드 검색
• get_repository_tree: 리포지토리 트리 조회

• issue_read: 이슈 조회
• issue_write: 이슈 생성/업데이트
• pull_request_read: PR 조회
• create_pull_request: PR 생성
• merge_pull_request: PR 병합
• pull_request_review_write: PR 리뷰 작성

• list_workflows: 워크플로우 목록 조회
• list_workflow_runs: 워크플로우 실행 목록
• get_workflow_run: 워크플로우 실행 상세 정보
• run_workflow: 워크플로우 실행
• rerun_workflow_run: 워크플로우 재실행

전체 도구 목록은 README.old.md를 참조하세요.

1. 최소 권한 원칙: 필요한 스코프만 부여

   • repo: 리포지토리 작업
   • read:packages: Docker 이미지 접근
   • read:org: 조직 팀 접근

2. 토큰 분리: 프로젝트/환경별로 다른 PAT 사용

3. 정기적인 갱신: 주기적으로 토큰 업데이트

4. 버전 관리 제외: .gitignore에 설정 파일 추가

   echo ".env" >> .gitignore
   echo "mcp.json" >> .gitignore

5. 파일 권한 설정

   chmod 600 ~/.config/Code/User/mcp.json

• 네트워크 격리: SWE Agent API 서버를 내부 네트워크에만 노출
• 인증 추가: 프로덕션 환경에서는 API 키 또는 OAuth 인증 구성
• 로그 모니터링: SWE Agent 작업 로그를 정기적으로 검토

# 단위 테스트 실행
go test ./...

# 특정 패키지 테스트
go test ./pkg/github -v

# 레이스 컨디션 체크
script/test

# E2E 테스트 (GitHub PAT 필요)
GITHUB_MCP_SERVER_E2E_TOKEN=your_token go test -v --tags e2e ./e2e

기여는 언제나 환영합니다! 자세한 내용은 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

1. Fork the repository
2. Create your feature branch (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Run tests and linting (script/test && script/lint)
4. Commit your changes (git commit -m 'Add amazing feature')
5. Push to the branch (git push origin feature/amazing-feature)
6. Open a Pull Request

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

• Model Context Protocol - MCP 프로토콜
• go-github - GitHub API 클라이언트
• HakjunMIN/swe-agent - SWE Agent REST API 구현

• Issues - 버그 리포트 및 기능 요청
• Discussions - 질문 및 토론
• SUPPORT.md - 지원 리소스
• SECURITY.md - 보안 정책

참고: 원본 README.md는 README.old.md에 백업되어 있습니다.