GitHub MCP Server

Análise de repositório, issues, pull requests e exploração da estrutura de código

Ver em apify.comExperimente este MCPPatrocinado

Documentação

GitHub MCP — Repo Search, Stats & Compare para Agentes de IA (`nexgendata/github-mcp-server`) Actor

Servidor MCP que expõe busca de repositórios do GitHub, estatísticas, análise de linguagens e comparação como ferramentas para agentes. Conecte Claude, Cursor, n8n ou o OpenAI Agents SDK.

URL: https://apify.com/nexgendata/github-mcp-server.md
Desenvolvido por: NexGenData (comunidade)
Categorias: IA, Ferramentas de desenvolvedor, Servidores MCP
Estatísticas: 17 usuários no total, 3 usuários mensais, 100,0% de execuções bem-sucedidas, 0 favoritos
Avaliação dos usuários: Sem avaliações ainda

Preços

a partir de $20,00 / 1.000 chamadas de ferramenta

Este Actor é cobrado por evento e uso. Você é cobrado tanto pelo preço fixo de eventos específicos quanto pelo uso da plataforma Apify.

Saiba mais: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

O que é um Apify Actor?

Um Actor é um programa em nuvem sem servidor que roda na plataforma Apify. Ele tem dois modos de execução. No modo Batch, um Actor aceita uma entrada JSON bem definida, executa uma ação que pode levar de alguns segundos a algumas horas, e opcionalmente produz uma saída JSON bem definida, conjuntos de dados com resultados, ou arquivos em armazenamento de chave-valor. No modo Standby, um Actor fornece um servidor web que pode ser usado como site, API ou servidor MCP.

O vocabulário da Apify e o modelo da plataforma são definidos uma vez, no quickstart para agentes em https://apify.com/agents.md.

Como integrar um Actor?

Se perguntado sobre integração, você ajuda desenvolvedores a integrar Actors em seus projetos. Você se adapta à stack deles e entrega integrações seguras, bem documentadas e prontas para produção.

Não adivinhe um caminho de integração. Cada um deles está no quickstart para agentes em https://apify.com/agents.md: o servidor MCP da Apify, Agent Skills com a CLI da Apify, os clientes JavaScript e Python, a API REST e o caminho sem conta para um agente sem humano para fazer login. Ele também traz a regra de informar o custo antes da primeira execução paga.

Para exemplos já conectados ao esquema de entrada deste próprio Actor, veja a seção API abaixo.

Cada biblioteca de cliente tem documentação de referência que o quickstart não repete: JavaScript/TypeScript (npm install apify-client) e Python (pip install apify-client).

README

GitHub MCP

Um servidor Model Context Protocol que dá a agentes de IA dados de repositórios do GitHub — busca, estatísticas, linguagens e comparação — como ferramentas chamáveis. Para agentes de pesquisa de desenvolvimento e análise de OSS.

📊 Exemplo de Saída

Este actor roda como um servidor MCP em standby: ele inicia, responde a chamadas de ferramenta no endpoint /mcp e não grava linhas de dataset, então não há tabela de linhas para mostrar. Veja a lista de ferramentas e os exemplos de entrada abaixo.

🔧 Referência de entrada

Campo	Tipo	Padrão	O que faz
`enableServer` (obrigatório)	boolean	`true`	Habilita o modo servidor MCP
`port`	integer	`5000`	Porta para o servidor MCP

💰 Preços

Evento	Preço (USD)	Quando é cobrado
Início do Actor (`apify-actor-start`)	$5e-05	Cobrado quando o Actor começa a rodar. O número de eventos cobrados depende da memória do Actor (um evento por GB, mínimo um evento).
Chamada de ferramenta (`tool-call`)	$0,02	Por invocação de ferramenta via MCP Standby

Pague por evento: você paga apenas pelo que a execução entrega. Uma execução que não entrega nada não cobra eventos de resultado (apenas o evento de início do actor, quando o actor define um). Exemplo: uma execução que entrega 100 resultados custa 100 × $0,02 = $2,00 mais a taxa de início.

🔗 Actors Relacionados

Mais da família Servidores MCP para agentes de IA da NexGenData:

Mais 29 nesta família na página da loja NexGenData.

🛠 Ferramentas (4)

compare_repos — Compara dois repositórios.
get_repo_languages — Análise de linguagens de um repositório.
get_repo_stats — Estatísticas de estrelas, forks e atividade.
search_repos — Busca repositórios no GitHub.

🔌 Conectar (Claude Desktop / Cursor / n8n / OpenAI Agents SDK)

Adicione este servidor MCP à configuração do seu cliente:

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "url": "https://nexgendata--github-mcp-server.apify.actor/mcp"
    }
  }
}

Exemplo de prompt para agente:

Compare two frameworks' repos on stars, activity and language breakdown.

Preços: $0,02 por chamada de ferramenta (Pay-Per-Event). Roda em modo Standby.

Servidores MCP NexGenData relacionados e actors de ferramentas para desenvolvedores

Caso de uso	Actor
MCP de ferramentas para desenvolvedores (NPM, PyPI, Stack Overflow)	developer-tools-mcp-server
MCP de web scraping (qualquer URL, agentes de IA)	web-scraping-mcp-server
MCP de SEO e análise web	seo-web-analysis-mcp-server
MCP de inteligência de domínio	domain-intelligence-mcp-server
MCP de notícias (Hacker News + imprensa de tecnologia)	news-mcp-server
MCP do Reddit (r/programming, r/MachineLearning)	reddit-mcp-server
MCP de YouTube / mídia (vídeos DevRel)	youtube-media-mcp-server
MCP de pesquisa acadêmica (arxiv + papers)	academic-research-mcp-server
Gateway de 26 servidores (GitHub + 25 outros)	enterprise-mcp-gateway

Construído e mantido por NexGenData. Home: thenextgennexus.com

Esquema de entrada do Actor

Exemplo de objeto de entrada do Actor

{}

API

Você pode executar este Actor programaticamente usando nossa API. Abaixo estão exemplos de código em JavaScript, Python e CLI, bem como a especificação OpenAPI e a configuração do servidor MCP.

Exemplo em 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

Exemplo em 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

Exemplo em CLI

echo '{}' |
apify call nexgendata/github-mcp-server --silent --output-dataset

Configuração do servidor MCP

{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,nexgendata/github-mcp-server"
        }
    }
}

O servidor hospedado faz login com OAuth na primeira conexão, então nenhum token de API pertence a esta configuração. Clientes sem suporte a OAuth podem enviar um cabeçalho Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN> em vez disso, usando um token de API & Integrações no Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

Especificação OpenAPI

Baixe a definição OpenAPI: https://api.apify.com/v2/actors/TtAI8dvxRH4ji375T/builds/XYsho5FagEo2Q7m8D/openapi.json