aira-mcp-server
一个模型上下文协议服务器,用于从 Git 暂存文件中创建提交消息。
Tools
get_status
Gitのステータス情報を取得します
create_commit
指定したファイルに対してコミットを作成・実行します。※1度に1ファイルのみコミット可能です
README
<div align="center"> <img src="assets/header.svg" alt="Aira MCP Server" width="800" />
aira-mcp-server MCP 服务器
<a href="README.md"><img src="https://img.shields.io/badge/english-document-white.svg" alt="EN doc"></a> <a href="README.ja.md"><img src="https://img.shields.io/badge/ドキュメント-日本語-white.svg" alt="JA doc"/></a> </div>
一个模型上下文协议服务器,用于从 git 暂存文件创建提交消息
这是一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器,它实现了一个简单的笔记系统。它通过提供以下功能演示了核心 MCP 概念:
- Git 状态信息检索
- 使用约定式提交格式创建提交消息
- Gitflow 初始化和管理
- 分支操作(创建、合并、列表)
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/dwd1o4okcw"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/dwd1o4okcw/badge" alt="aira-mcp-server MCP server" /></a>
🚀 功能
- 📝 约定式提交消息生成
- 🌳 Gitflow 工作流支持
- 🔍 Git 状态检查
- 🔄 分支管理
🛠️ 安装
npm install
npm run build
📖 用法
在您的设置中配置 MCP 服务器:
{
"mcpServers": {
"aira": {
"command": "node",
"args": ["path/to/aira-mcp-server/build/index.js"]
}
}
}
🔧 可用工具
get_status
检索 Git 状态信息。
create_commit
为指定文件创建并执行提交。
init_gitflow
初始化 Gitflow。
create_branch
创建一个新分支。
merge_branch
根据 Gitflow 合并分支。
list_branches
列出所有 Gitflow 分支。
📄 许可证
MIT 许可证
推荐服务器
MCP Package Docs Server
促进大型语言模型高效访问和获取 Go、Python 和 NPM 包的结构化文档,通过多语言支持和性能优化来增强软件开发。
Gitingest-MCP
一个用于 gitingest 的 MCP 服务器。它允许像 Claude Desktop、Cursor、Cline 等 MCP 客户端快速提取关于 Github 仓库的信息,包括仓库摘要、项目目录结构、文件内容等。

Linear MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器,它与 Linear 的问题跟踪系统集成,允许大型语言模型(LLM)通过自然语言交互来创建、更新、搜索和评论 Linear 问题。
JSON Resume MCP Server
一个服务器,通过分析您的代码项目来增强 AI 助手的能力,使其能够更新您的 JSON 简历,自动提取技能并生成专业的描述。
Edit File Lines MCP Server
一个基于 TypeScript 的 MCP 服务器,提供工具以对允许目录内的文本文件进行精确的、基于行的编辑。

Git File Forensics MCP
提供深入的 Git 文件级别取证工具,用于分析 Git 仓库中详细的文件历史、更改和模式,侧重于单个文件分析,而非仓库范围的操作。
MCP Code Indexer
一个基于模型上下文协议的智能代码检索工具,为大型语言模型提供高效、准确的代码仓库搜索能力。
MCP-JIRA-Python Server
一个基于 Python 的服务器,可以与 JIRA 无缝集成,并通过自定义 API 管理和交互项目。

Git MCP Server
Git MCP 服务器允许 AI 助手通过模型上下文协议执行增强的 Git 操作,支持核心 Git 功能、分支和标签管理、GitHub 集成等。

MCP Tasks Organizer
一个 MCP 服务器,可以将 Cursor agent 计划转换为结构化的 Markdown 任务列表,并将其组织在您的存储库中,帮助您将 AI 生成的计划和建议作为可执行的规范进行跟踪。