GitHub
v1.0.6
管理代码库、用户、发布版本,并自动化 GitHub 工作流
使用场景/代码审查与 GitHub
拉取 PR、读 diff、查 Issue、管理仓库。适合 Code Review、发布说明、CI 问题排查。
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GitHub MCP 让 AI 进入你的协作流程:拉取 PR diff 做代码审查、检索 Issue 历史定位已知问题、读取 CI 日志分析构建失败、汇总提交生成 changelog。官方 github/github-mcp-server 通过 GitHub API 或个人访问令牌(PAT)鉴权,Gitee / GitLab 也有对应实现。
Code Review 实践:把团队的评审规范写成 Skill(如「检查竞态、边界、错误处理,按严重度输出」),配合 GitHub MCP 让 AI 先过一遍 PR,人工只看 AI 标出的高风险行——审查耗时通常明显下降,且低級错误漏检更少。
权限建议:使用细粒度 PAT(只授予目标仓库 contents / pull-requests 读写),组织仓库务必开只读起步;让 AI 发布评论或合并前先要求确认,防止误操作污染协作记录。
日志分析助手 — 智能解析日志文件,识别异常模式,定位问题根因
国际化/本地化助手 — 扫描代码中的硬编码文本、生成 i18n 配置、批量翻译
安全诊断并修复 ESLint error、warning 和配置兼容问题。用于用户要求运行 lint、解释 ESLint 报错、限定范围自动修复或迁移 ESLint 配置时;优先使用项目锁定的包管理器与版本,先预检再修改,不自动下载最新版或批量改写无关源码。
编程错误消息翻译专家 — 将英文错误消息翻译成中文,解释原因并提供修复方案
环境变量管理器:扫描、校验、同步 .env 文件,生成安全配置模板
项目目录结构地图 - 生成带说明的可视化目录树,快速理解任意代码库
审计 Node.js、Python、Go、Rust、JVM、Ruby 项目的依赖漏洞、版本健康度与许可证事实;当用户要求检查 package.json、lockfile、requirements、go.mod、Cargo.toml、pom.xml、Gemfile.lock,或生成不改依赖的中文审计报告时使用
数据库迁移助手 - Schema 对比、迁移脚本生成
Changelog 生成器 - 从 Git 历史自动生成 CHANGELOG
依据真实 OpenAPI、路由实现和现有测试生成并验证 API 测试。用于用户要求测试接口、补集成测试、验证 API 契约、生成回归用例或排查接口兼容性时;区分“生成测试”和“执行请求”的授权,不猜测状态码、响应结构或 SLA,不在未确认环境中发送写请求。
当用户提出“我怎么做 X”“帮我找个 X 的技能”“有没有能……的技能”或表达扩展能力的兴趣时,帮助用户发现并安装 agent 技能。当用户在寻找可能已作为可安装技能存在的功能时使用。
v0.3.1
用于执行终端命令、文件操作与进程管理的 MCP 服务器。
v0.16.9
让 AI 智能体检查、控制并调试真实的 iOS、Android、桌面与电视应用。
通过连环追问打磨计划或设计。
通过连环追问打磨计划或设计,并在过程中同步产出文档(ADR 和术语表)。
扫描代码库寻找模块加深机会,以可视化 HTML 报告呈现,然后针对你选中的那一项进行连环拷问式推演。
测试驱动开发。当用户想以测试先行的方式构建功能或修 bug、提到 “red-green-refactor”,或想要集成测试时使用。
配置工程技能所需的 issue 跟踪、标签体系与文档结构,首次使用前运行。
在为全新 UI 或改造现有 UI 提供有辨识度、有意图的视觉设计指导。帮助把握美学方向、字体排印,避免设计看起来像模板化的默认样式。
面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当需要与网站交互时使用:导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括"打开某个网站""填写表单""点击按钮""截图""从页面抓取数据""测试这个 Web 应用""登录网站""自动化浏览器操作",以及任何需要程序化 Web 交互的任务。也用于探索性测试、dogfooding、QA、bug 排查、应用质量评审;以及自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读消息、发送 Slack 消息、搜索 Slack 会话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具使用。
v0.42.0
Sentry 的 MCP 服务器——为 AI 助手提供错误监控、问题跟踪与调试能力。
v2.1.0
MongoDB 的 Model Context Protocol 服务器。
HyperFrames CLI 开发循环,覆盖渲染、发布与故障诊断。
制作、编辑与渲染视频动画的统一入口,HyperFrames 默认框架。
v2.91.0
连接 n8n 工作流自动化与 MCP 协议的集成服务。
来自 Vercel 工程团队的 React 与 Next.js 性能优化准则。编写、评审或重构 React/Next.js 代码时应使用,以确保采用最优性能模式。涉及 React 组件、Next.js 页面、数据获取、包体积优化或性能提升的任务时触发。
搜索并接入 HyperFrames 预制组件,约 400 个可复用素材。
HyperFrames 媒体统一入口:解析素材,处理配音与剪辑。
v0.3.2
面向 SAPUI5/OpenUI5 开发的 MCP 服务器。
按 Web Interface Guidelines 合规性审查 UI 代码。当被要求“审查我的 UI”“检查无障碍”“审计设计”“评审 UX”或“对照最佳实践检查我的站点”时使用。
HyperFrames 合成契约:结构、时序属性与确定性渲染规则。
v1.15.15
SAP Fiori 的 Model Context Protocol(MCP)服务器。
任何创造性工作之前必须先使用——创建功能、构建组件、添加能力或修改行为。在实现之前探索用户意图、需求与设计。
以简洁的 caveman 风格作答:去掉冗词,只保留技术事实。
设计移动 App 或 UI 界面,并将 Sleek 设计落地为代码。
作为全部 Remotion 技能的统一路由入口,按需分发调用。
创建新技能、改进现有技能并度量技能表现。当用户想从零创建技能、编辑或优化现有技能、运行 eval 测试技能、以方差分析为技能性能做基准,或优化技能描述以提升触发准确度时使用。
遇到任何 bug、测试失败或意外行为时,在提出修复方案之前使用
v1.3.1
Transcend 的 MCP 服务,提供同意(Consent)管理相关工具。
在有多步骤任务的规格或需求、但尚未动代码时使用。
在开始任何对话时使用——确立如何查找与使用技能,要求在给出任何回应(包括澄清提问)之前先调用技能
端到端构建、部署与微调 Microsoft Foundry 智能体与模型。
借助 Azure Monitor 等工具排查 Azure 生产环境故障。
为 azd 生成 azure.yaml 与基础设施,准备部署。
调用 Azure AI 的搜索、语音、OpenAI 与 OCR 能力。
对已准备好的应用执行 azd、terraform 等 Azure 部署。
v0.6.12
Nx 的 Model Context Protocol 服务器实现。
面向 web、移动端与桌面的 UI/UX 设计智能库。在设计、构建、审查或修复界面时使用,覆盖页面、组件、设计体系、无障碍、交互、响应式布局、字体排印、色彩、图表以及特定技术栈的 UI 实现。本地可检索数据:79 种风格(可检索,50 种在用)、192 套产品配色与推理画像、74 组字体搭配、119 条 UX 准则、105 个图标、17 个 GSAP 预设、25 种图表类型与 22 个技术栈。
本地 stdio 部署用个人访问令牌(推荐细粒度 PAT)最简单;多用户托管场景才需要 GitHub App / OAuth。环境变量名见资源详情页。
会。它是第一道过滤而非替代:语义类缺陷检出不错,但供应链、越权逻辑仍需专业审计与人工评审兜底。
取决于模型提供方与令牌权限。企业内网可选本地模型 + 只读令牌;令牌务必设置过期与最小 scope,并定期轮换。