AcuMiglio MCP GitHub Agent
MCP server that lets AI agents interact with GitHub using natural language, supporting operations like creating repositories, issues, and commits.
README
🪑 AcuMiglio MCP GitHub Agent
AcuMiglio MCP GitHub Agent es un servidor MCP (Model Context Protocol) desarrollado con TypeScript que permite a un agente de inteligencia artificial interactuar con GitHub mediante lenguaje natural. El usuario puede realizar operaciones sobre GitHub sin ejecutar manualmente llamadas a la API. El LLM interpreta la solicitud, selecciona el tool MCP apropiado y el servidor ejecuta la operación mediante Octokit y GitHub API.
🎯 Objetivo
El objetivo del proyecto es implementar un MCP Server funcional capaz de conectar un agente de IA con GitHub. AcuMiglio utiliza una identidad inspirada en una tienda de muebles ficticia, mientras que el objetivo técnico del proyecto es demostrar la integración: Usuario → Antigravity → LLM → MCP Server → Tools → Octokit → GitHub API.
✨ ¿Por qué es útil?
Permite realizar tareas habituales de GitHub utilizando lenguaje natural. Ejemplos:
- Crear repositorios.
- Consultar repositorios.
- Crear issues.
- Consultar issues.
- Crear o actualizar archivos mediante commits. En lugar de interactuar directamente con la API de GitHub, el usuario puede escribir una instrucción como:
Creá un issue en mi repositorio indicando que debemos actualizar el catálogo de muebles. El LLM interpreta la intención y selecciona el tool correspondiente.
🏗️ Arquitectura
Usuario
↓
Antigravity (Host)
↓
LLM
↓
MCP Client
↓
AcuMiglio MCP Server
↓
Tools
↓
Schemas Zod
↓
GitHub Operations
↓
Octokit
↓
GitHub API
Flujo de una solicitud
- El usuario escribe una instrucción en lenguaje natural.
- El LLM interpreta la intención.
- El LLM analiza las descripciones de los tools disponibles.
- Selecciona el tool apropiado.
- Zod valida los parámetros.
- El MCP Server ejecuta la operación.
- Octokit realiza la solicitud a GitHub API.
- GitHub devuelve el resultado.
- El MCP Server transforma la respuesta.
- El agente comunica el resultado al usuario.
🧰 Tecnologías
- Node.js
- TypeScript
- Model Context Protocol (MCP)
- MCP TypeScript SDK
- Zod
- Octokit
- GitHub REST API
- Vitest
- Antigravity
- MCP Inspector
- dotenv
📁 Estructura
M5-MCP/
├── .agents/
│ └── mcp_config.json
├── src/
│ ├── tools/
│ │ ├── create-repository.ts
│ │ ├── create-issue.ts
│ │ ├── list-repositories.ts
│ │ ├── create-commit.ts
│ │ └── list-issues.ts
│ ├── schemas/
│ │ └── index.ts
│ ├── github/
│ │ ├── client.ts
│ │ └── operations.ts
│ ├── errors/
│ │ └── index.ts
│ ├── utils/
│ │ ├── logging.ts
│ │ └── retry.ts
│ ├── server.ts
│ └── types.ts
├── tests/
│ ├── tools.test.ts
│ ├── github.test.ts
│ └── errors.test.ts
├── .env.example
├── .gitignore
├── package.json
├── tsconfig.json
├── vitest.config.ts
└── README.md
⚙️ Requisitos
- Node.js 20 o superior
- npm
- Git
- Cuenta de GitHub
- Personal Access Token de GitHub
- Antigravity
🚀 Instalación
1. Clonar el repositorio
git clone URL_DEL_REPOSITORIO
Entrar al proyecto:
cd M5-MCP
2. Instalar dependencias
npm install
3. Configurar variables de entorno
Crear un archivo .env en la raíz:
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=tu_token
Nunca se debe subir .env al repositorio.
El proyecto incluye .env.example como referencia.
4. Compilar
npm run build
5. Desarrollo
npm run dev
🔐 GitHub Personal Access Token
El servidor necesita autenticarse con GitHub.
El token utilizado debe disponer de los permisos necesarios para las operaciones que se quieran ejecutar, incluyendo acceso de lectura/escritura a repositorios, contenidos e issues.
El token debe almacenarse exclusivamente en .env.
Nunca debe:
- hardcodearse en el código;
- incluirse en el README;
- almacenarse en commits;
- exponerse mediante logs.
Si un token se publica accidentalmente, debe revocarse inmediatamente.
🤖 Configuración con Antigravity
El proyecto utiliza Antigravity como host del MCP Server.
Ejemplo:
{
"mcpServers": {
"acumiglio-mcp": {
"command": "node",
"args": ["dist/src/server.js"],
"cwd": "RUTA_ABSOLUTA_AL_PROYECTO"
}
}
}
cwd establece la raíz desde la que se ejecuta el servidor, permitiendo que dotenv encuentre correctamente el archivo .env.
No debe colocarse el token real dentro de este archivo.
Antes de utilizar Antigravity:
npm install
npm run build
🛠️ Tools
1. create-repository
Crea un repositorio en la cuenta autenticada.
Parámetros
name: string — nombre del repositorio.description: string opcional — descripción.private: boolean — determina su visibilidad.
Prompt
Creá un repositorio público llamado acumiglio-catalogo para almacenar el catálogo digital de muebles.
2. list-repositories
Lista los repositorios de la cuenta autenticada.
Parámetros
per_page: number — cantidad de resultados.page: number — página solicitada.
Prompt
Mostrame mis últimos 5 repositorios de GitHub.
3. create-issue
Crea un issue en un repositorio.
Parámetros
owner: string — propietario.repo: string — repositorio.title: string — título.body:string opcional — descripción.
Prompt
Creá un issue en acumiglio-catalogo llamado "Agregar colección de sillones" indicando que debemos incorporar los nuevos modelos.
4. list-issues
Consulta los issues de un repositorio.
Parámetros
owner: string — propietario.repo: string — repositorio.state:open,closedoall.per_page: number — cantidad máxima.
Prompt
Mostrame los issues abiertos de acumiglio-catalogo.
5. create-commit
Crea o actualiza un archivo y genera un commit.
Parámetros
owner: string — propietario.repo: string — repositorio.path: string — ruta del archivo.message: string — mensaje del commit.content: string — contenido.branch: string opcional — rama.
Prompt
Creá README.md en acumiglio-catalogo con una presentación de AcuMiglio y hacé el commit con el mensaje "docs: agregar README".
🛡️ Validación y manejo de errores
Los inputs se validan mediante Zod antes de ejecutar las operaciones. El servidor transforma errores técnicos de GitHub en mensajes comprensibles. Se contemplan, entre otros:
401— autenticación.403— permisos o rate limit.404— recurso no encontrado.422— datos rechazados.429— rate limit. El sistema incorpora retry con exponential backoff para errores temporales y evita ciclos de reintentos inmediatos. Los logs utilizanstderrpara evitar interferir con la comunicación MCP mediantestdio.
🧪 Tests
Los tests utilizan Vitest. Ejecutar:
npm run test
El proyecto incluye tests para:
- schemas de Zod;
- inputs válidos;
- inputs inválidos;
- operaciones de GitHub;
- mocks de Octokit;
- autenticación;
- permisos;
- recursos inexistentes;
- transformación de errores. Las operaciones de los tests utilizan mocks y no dependen de llamadas reales a GitHub.
🔍 MCP Inspector
Para probar el servidor sin utilizar un LLM:
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/src/server.js
Inspector permite verificar los tools y ejecutar llamadas directamente.
🧯 Troubleshooting
El MCP Server no inicia
Ejecutar:
npm run build
y revisar errores de TypeScript.
Antigravity no encuentra el servidor
Verificar:
- ruta del proyecto;
cwd;- existencia de
dist/src/server.js; - que el proyecto haya sido compilado.
Falta GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN
Comprobar que existe:
M5-MCP/.env
y que contiene:
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=...
GitHub devuelve 401
El token puede ser inválido o haber expirado.
GitHub devuelve 403
El token puede no disponer de permisos suficientes o se alcanzó un rate limit.
GitHub devuelve 404
Comprobar owner y repo.
Los tests fallan
Ejecutar:
npm install
npm run test
🔒 Seguridad
.envestá excluido mediante.gitignore.- El token no está hardcodeado.
- Los logs evitan exponer credenciales.
.env.exampleno contiene valores reales.- Los errores enviados al LLM no incluyen stack traces.
📜 Licencia
MIT
👩💻 Proyecto académico
Proyecto Integrador M5 — Especialización Backend. AcuMiglio MCP GitHub Agent.
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。