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GitHub MCP Serverは、モデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーであり、GitHub APIとのシームレスな統合を目的としており、開発者やツールに高度な自動化およびインタラクション機能を提供します。

MITGo 15.6kgithub Last Updated: 2025-06-13

📦 GitHub MCP Server のご紹介

🚀 リリースと背景

  • リリース日:2025年4月4日、公開プレビュー版リリース
  • 最適化目標:Anthropic が初期リファレンスサービスを提供し、GitHub が Go で完全な機能を書き直し、ツール記述の強化、コードスキャンなどの機能をサポート

🛠️ 機能の特徴

  1. MCP ツールセットreposissuespull_requestscode_security(コードスキャン)、notifications など、最大7つのデフォルトモジュールを含む

⚙️ インストールと使用方法

Docker 方式

  1. イメージのプル:ghcr.io/github/github-mcp-server
  2. 起動例(VS Code の場合):
{
  "command": "docker",
  "args": [
    "run", "-i", "--rm",
    "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
    "ghcr.io/github/github-mcp-server"
  ],
  "env": {
    "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${input:github_token}"
  }
}
  • GITHUB_TOOLSETSGITHUB_DYNAMIC_TOOLSETSGITHUB_READ_ONLYGITHUB_HOST 環境変数を使用して、機能セット、動的ロード、読み取り専用モード、およびカスタムホスト(GHES)をカスタマイズできます。

コマンド方式

  1. ソースコードをクローンして実行:
cd cmd/github-mcp-server
go build -o github-mcp-server
export GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=<token>
./github-mcp-server stdio
  1. VS Code / Claude Desktop などのクライアントで、stdio チャネルを使用するようにこのバイナリを設定できます。

🧩 使用シーン

  • 自動化ワークフロー:issue の自動作成、プルリクエスト、コメント、マージ、コードスキャンなど。
  • AI 駆動開発:Copilot Chat、Claude Desktop などの AI クライアントと連携して、モデルが GitHub のコンテキストに基づいてインテリジェントな提案やコードレビューを行う。
  • データ収集と分析:ロボットを構築し、リポジトリからデータを収集して統計と分析を行う。
  • エンタープライズクラウドサービス統合:GitHub Enterprise Server / Cloud をサポートし、GITHUB_HOST 環境変数を使用してプライベートインスタンスを構成する。

⚙️ 設定例の概要

使用方法 設定方法 説明
Docker 環境変数またはコマンドライン引数 token、ツールセット、読み書き権限、ホストの設定
バイナリ直接実行 CLI または env Docker と同様、CI/CD ワークフローへの統合に適している
VS Code config .vscode/mcp.json またはユーザー設定 プロジェクト設定を共有可能
i18n / Tool 記述のカスタマイズ github-mcp-server-config.json プロンプト情報や多言語の変更

🔧 MCP とセキュリティ

  • --read-only モードをサポートし、書き込み不可の状態にロックできます。
  • MCP 自体もセキュリティリスクをもたらす可能性があり、コミュニティでは潜在的な攻撃方法が指摘されています。MCPSafetyScanner などのセキュリティ監査ツールと組み合わせて使用することをお勧めします。

📝 まとめ

github-mcp-server は、GitHub 公式が Anthropic MCP プロトコルに基づいて開発したツールであり、GitHub API 機能を標準化して AI モデルに提供することを目的としています。高度な構成可能性、安全モードを備え、主要な AI クライアント(VS Code Copilot Chat、Claude Desktop など)に統合されており、「AI 駆動開発」と CI/CD 自動化シーンに適しています。同時に、MCP 自体のセキュリティ上の潜在的な危険性にも注意し、監査ツールと組み合わせて使用する必要があります。