今天苏米就手把手教大家如何使用GitHub MCP Server搭建一个高效的AI开发助手，里面也有涉及到自动化工作流的创建，可以带大家快速的了解和认识GitHub MCP Server这个平台的场景应用能力。
GitHub MCP Server介绍
简单说，它是一个基于 MCP 协议的服务端程序，可以连接你的 GitHub 账号，然后在 Claude、Cursor、Cherry 这类支持 MCP 的工具里直接调用 GitHub 数据，还能配合 AI 模型做一些自动化处理。
它像是把 GitHub API 封装成了一个插件接口，同时还能接到 Claude 这种 Agent 里用 prompt 自然语言控制。
MCP本身是Anthropic提供的一个开放标准，旨在标准化AI应用与外部数据源之间的连接方式。GitHub MCP Server作为官方实现，充当了一个桥梁，将GitHub的强大功能与我们开发人员的需求连接起来，让我们可以更专注于思维、创造，而不是被繁琐、重复性工作所困扰。
无论是自动化工作流、提取和分析数据，还是构建AI驱动的工具，GitHub MCP Server都能轻松为我们胜任。
GitHub MCP Server核心功能
下面我们来了解一下GitHub MCP Server都有哪些核心功能：
1. 自动化流程管理
首先是自动化流程方面，支持包括自动化工作流、Pull Request自动化、仓库内容智能化管理等：
自动化问题管理：创建、更新或关闭GitHub问题，甚至可以批量处理，告别手动逐个操作的繁琐。
Pull Request自动化：合并Pull Request、更新分支、添加评论等操作都可以一键完成，大大提升代码审查效率。
仓库内容管理：推送文件、创建分支、获取文件内容等操作变得简单高效，让版本控制更加智能化。
2. 数据提取与分析
在数据提取与分析方面，我们开发人员常常需要从GitHub仓库中提取数据进行分析。GitHub MCP Server提供了丰富的工具，帮助我们轻松完成以下任务：
搜索代码：快速定位仓库中的代码片段，支持复杂的搜索条件和过滤器。
获取文件内容：检索特定路径下的文件或目录内容，支持批量操作。
分析提交记录：获取仓库中某个分支的提交历史，分析代码变更趋势和开发模式。
这些功能帮我们可以快速高效的获取想要的数据，为我们后续的分析和决策提供支持。
3. 构建AI驱动工具
GitHub MCP Server还支持开发者构建与GitHub生态系统交互的AI驱动工具，比如：
智能代码审查：通过AI分析代码质量，自动生成审查评论，提高代码审查的准确性和效率。
自动化问题分类：根据问题内容自动分配标签或指派人，让项目管理更加智能化。
代码扫描警报：检测代码中的潜在问题并生成警报，提前发现和修复安全漏洞或性能问题。
这些功能不仅提升了开发效率，还增强了代码质量。
三种安装方式
远程服务器（推荐）
GitHub托管了远程MCP服务器，这是最简单的使用方式。如果您的MCP主机不支持远程服务器，可以使用本地版本。
VS Code集成：
-
确保使用VS Code 1.101或更高版本
-
使用一键安装按钮完成安装
-
切换Agent模式（位于Copilot Chat文本输入旁）
本地安装
先决条件：
-
安装Go 1.16+
-
安装golangci-lint v2
从源码构建：
git clone https://github.com/github/github-mcp-server.git
cd github-mcp-server
go build
Docker运行
对于喜欢容器化部署的朋友，也可以使用Docker：
docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN= ghcr.io/github/github-mcp-server
配置和使用说明
基本命令
启动stdio服务器：
./github-mcp-server stdio --gh-host=github.example.com
关键配置参数
参数描述默认值
--toolsets启用的工具集列表github.DefaultTools
--dynamic-toolsets启用动态工具集false
--read-only限制服务器为只读操作false
--log-file日志文件路径""
--enable-command-logging记录所有命令请求和响应false
环境变量设置
最重要的是设置GitHub个人访问令牌：
-
GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN: 必须设置的GitHub个人访问令牌 -
GITHUB_HOST: 指定GitHub主机名（企业版用户需要）
实战演示：Cherry集成测试
苏米这里就用之前推荐过的Cherry来测试，这个方法比较快，后面也会介绍如何在常见的IDE上设置。
第一步：添加MCP服务器
首先打开Cherry，进入设置 - MCP服务器 - 添加服务器 - 快速创建。
注意添加时选择类型用"可流式传输的HTTP"，这种方式比较简单。
第二步：配置连接信息
根据规则填写URL：https://api.githubcopilot.com/mcp/
请求头的规则为：Authorization=Bearer '你的TOKEN'
第三步：获取GitHub Token
获取TOKEN大致路径如下： Settings → Developer Settings → Personal access tokens → Generate new token
直接填写token名称，可以选择访问权限：默认为公开的库，设置过期时间：默认为30天
创建成功后直接点击复制就得到了TOKEN
最后填上并开启MCP服务就可以了。
第四步：测试效果
回到Cherry对话，在对话中选择Github MCP服务器
测试一下"帮我看一下我的github有哪几个仓库"。
是不是非常简单！系统会自动调用GitHub API，获取你的仓库列表并以友好的方式展示出来。
IDE集成
VS Code手动配置
接下来再教大家用目前常见的IDE来测试一下。首先，在VS Code中进行手动安装，我们要将以下JSON块添加到VS Code的用户设置(JSON)文件中。
可以通过按Ctrl + Shift + P并输入"Preferences: Open User Settings JSON"来完成此操作：
{
"mcp": {
"inputs": [
{
"type": "promptString",
"id": "github_token",
"description": "GitHub 个人访问令牌",
"password": true
}
],
"servers": {
"github": {
"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}"
}
}
}
}
}
Claude Desktop配置
在Claude Desktop中使用的配置如下：
{
"mcpServers": {
"github": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN",
"ghcr.io/github/github-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": ""
}
}
}
}
Claude Code集成
对于命令行爱好者，还可以使用Claude Code：
claude mcp add github-server -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=github_pat_**** -- npx "@modelcontextprotocol/server-github"
从源代码构建
如果你没有安装Docker，可以使用Go在cmd/github-mcp-server目录中构建二进制文件，并使用github-mcp-server stdio命令，同时将GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN环境变量设置为你的令牌。
总结
GitHub MCP Server作为连接AI能力与GitHub生态的桥梁，为我们开发者提供了前所未有的自动化和智能化体验。通过标准化的MCP协议，我们可以轻松构建各种AI驱动的开发工具，让重复性工作自动化，把更多时间投入到创造性的工作中。
无论你是个人开发者还是团队管理者，GitHub MCP Server都能帮你显著提升开发效率。
我觉得对于现在大家越来越多的开发工作都有了Ai的辅助，Git你的代码尤为重要，我不希望下次听到你被AI删代码消息！