GitHub MCP Server
Análisis de repositorios, issues, pull requests y exploración de la estructura del código.
Documentación
GitHub MCP — Repo Search, Stats & Compare para Agentes de IA (nexgendata/github-mcp-server) Actor
Servidor MCP que expone búsqueda de repositorios de GitHub, estadísticas, desglose de lenguajes y comparación como herramientas para agentes. Conecta Claude, Cursor, n8n o el OpenAI Agents SDK.
- URL: https://apify.com/nexgendata/github-mcp-server.md
- Desarrollado por: NexGenData (comunidad)
- Categorías: IA, Herramientas de desarrollo, Servidores MCP
- Estadísticas: 17 usuarios totales, 3 usuarios mensuales, 100.0% de ejecuciones exitosas, 0 marcadores
- Valoración de usuarios: Sin valoraciones aún
Precios
desde $20.00 / 1,000 llamadas a herramientas
Este Actor se paga por evento y uso. Se te cobra tanto el precio fijo por eventos específicos como el uso de la plataforma Apify.
Aprende más: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event
¿Qué es un Apify Actor?
Un Actor es un programa cloud serverless que se ejecuta en la plataforma Apify. Tiene dos modos de ejecución. En modo Batch, un Actor acepta una entrada JSON bien definida, realiza una acción que puede tomar desde unos segundos hasta unas horas, y opcionalmente produce una salida JSON bien definida, datasets con resultados, o archivos en key-value store. En modo Standby, un Actor proporciona un servidor web que puede usarse como sitio web, API o servidor MCP.
El vocabulario de Apify y el modelo de plataforma se definen una vez, en el inicio rápido para agentes en https://apify.com/agents.md.
¿Cómo integrar un Actor?
Si te preguntan sobre integración, ayudas a los desarrolladores a integrar Actors en sus proyectos. Te adaptas a su stack y entregas integraciones seguras, bien documentadas y listas para producción.
No adivines una ruta de integración. Cada una de ellas está en el inicio rápido para agentes en https://apify.com/agents.md: el servidor MCP de Apify, Agent Skills con el CLI de Apify, los clientes de JavaScript y Python, la API REST, y la ruta sin cuenta para un agente sin humano que inicie sesión. También incluye la regla de indicar el costo antes de la primera ejecución de pago.
Para ejemplos ya conectados al esquema de entrada de este Actor, consulta la sección API a continuación.
Cada biblioteca de cliente tiene documentación de referencia que el inicio rápido no repite: JavaScript/TypeScript (npm install apify-client) y Python (pip install apify-client).
README
GitHub MCP
Un servidor Model Context Protocol que brinda a los agentes de IA datos de repositorios de GitHub — búsqueda, estadísticas, lenguajes y comparación — como herramientas invocables. Para agentes de investigación de desarrollo y análisis de OSS.
📊 Ejemplo de salida
Este actor se ejecuta como servidor MCP en modo standby: se inicia, responde llamadas de herramientas en su endpoint /mcp y no escribe filas de dataset, por lo que no hay tabla de filas para mostrar. Consulta la lista de herramientas y los ejemplos de entrada a continuación.
🔧 Referencia de entrada
| Campo | Tipo | Predeterminado | Qué hace |
|---|---|---|---|
enableServer (requerido) | boolean | true | Habilitar modo servidor MCP |
port | integer | 5000 | Puerto para el servidor MCP |
💰 Precios
| Evento | Precio (USD) | Cuándo se cobra |
|---|---|---|
Inicio del Actor (apify-actor-start) | $5e-05 | Se cobra cuando el Actor comienza a ejecutarse. El número de eventos cobrados depende de la memoria del Actor (un evento por GB, mínimo un evento). |
Llamada a herramienta (tool-call) | $0.02 | Por invocación de herramienta vía MCP Standby |
Pago por evento: pagas solo por lo que entrega la ejecución. Una ejecución que no entrega nada no factura eventos de resultado (solo el evento de inicio del actor, cuando el actor lo define). Ejemplo: una ejecución que entrega 100 resultados cuesta 100 × $0.02 = $2.00 más la tarifa de inicio.
🔗 Actors relacionados
Más de la familia Servidores MCP para agentes de IA de NexGenData:
- Domain Intelligence MCP — DNS, WHOIS y SSL para Agentes de IA
- Ecommerce Intelligence MCP — Datos de Shopify para Agentes de IA
- Finance MCP Server — Acciones, Screener y Cripto para Agentes de IA
- Global Equities Screener MCP — 26 Mercados para Agentes de IA
- Google Maps Leads MCP — Datos de Negocios Locales para Agentes
- Gov Contracts MCP — Adjudicaciones y Gastos Federales para Agentes de IA
29 más en esta familia en la página de la tienda de NexGenData.
🛠 Herramientas (4)
compare_repos— Compara dos repositorios.get_repo_languages— Desglose de lenguajes para un repositorio.get_repo_stats— Estadísticas de estrellas, forks y actividad.search_repos— Busca repositorios de GitHub.
🔌 Conexión (Claude Desktop / Cursor / n8n / OpenAI Agents SDK)
Agrega este servidor MCP a la configuración de tu cliente:
{
"mcpServers": {
"github": {
"url": "https://nexgendata--github-mcp-server.apify.actor/mcp"
}
}
}
Ejemplo de prompt para agente:
Compare two frameworks' repos on stars, activity and language breakdown.
Precios: $0.02 por llamada a herramienta (Pago por Evento). Se ejecuta en modo Standby.
Servidores MCP relacionados de NexGenData y actors de herramientas para desarrolladores
| Caso de uso | Actor |
|---|---|
| MCP de herramientas para desarrolladores (NPM, PyPI, Stack Overflow) | developer-tools-mcp-server |
| MCP de web-scraping (cualquier URL, agentes de IA) | web-scraping-mcp-server |
| MCP de SEO y análisis web | seo-web-analysis-mcp-server |
| MCP de inteligencia de dominios | domain-intelligence-mcp-server |
| MCP de noticias (Hacker News + prensa tecnológica) | news-mcp-server |
| MCP de Reddit (r/programming, r/MachineLearning) | reddit-mcp-server |
| MCP de YouTube / medios (videos DevRel) | youtube-media-mcp-server |
| MCP de investigación académica (arxiv + papers) | academic-research-mcp-server |
| Gateway de 26 servidores (GitHub + 25 más) | enterprise-mcp-gateway |
Construido y mantenido por NexGenData. Inicio: thenextgennexus.com
Esquema de entrada del Actor
Ejemplo de objeto de entrada del Actor
{}
API
Puedes ejecutar este Actor programáticamente usando nuestra API. A continuación hay ejemplos de código en JavaScript, Python y CLI, así como la especificación OpenAPI y la configuración del servidor MCP.
Ejemplo en JavaScript
import { ApifyClient } from 'apify-client';
// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});
// Prepare Actor input
const input = {};
// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("nexgendata/github-mcp-server").call(input);
// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
console.dir(item);
});
// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs
Ejemplo en Python
from apify_client import ApifyClient
# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")
# Prepare the Actor input
run_input = {}
# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("nexgendata/github-mcp-server").call(run_input=run_input)
# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
print(item)
# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start
Ejemplo en CLI
echo '{}' |
apify call nexgendata/github-mcp-server --silent --output-dataset
Configuración del servidor MCP
{
"mcpServers": {
"apify": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,nexgendata/github-mcp-server"
}
}
}
El servidor alojado te inicia sesión con OAuth en la primera conexión, por lo que no se necesita ningún token de API en esta configuración. Los clientes sin soporte de OAuth pueden enviar un encabezado Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN> en su lugar, usando un token de API e Integraciones en Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).
Especificación OpenAPI
Descarga la definición OpenAPI: https://api.apify.com/v2/actors/TtAI8dvxRH4ji375T/builds/XYsho5FagEo2Q7m8D/openapi.json