Open Digger MCP Server
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Open Digger MCP Server

シンプルなOpenDigger MCPサーバーで、MCPツールを通じてLLMがOpenDiggerデータを取得し、データ分析の洞察を提供します。
2.5ポイント
11.8K

OpenDigger MCPサーバーとは?

OpenDigger MCPサーバーは、大型言語モデル(LLMs)とOpenDiggerデータプラットフォームの間のブリッジとして機能するミドルウェアサービスです。標準化されたModel Context Protocol(MCP)を通じて、AIモデルがOpenDiggerのオープンソースプロジェクトデータをクエリし、分析できるようにします。

OpenDigger MCPサーバーの使い方は?

ユーザーまたはAIシステムは、標準MCPプロトコルを使ってサーバーにリクエストを送信するだけで、サーバーが自動的にOpenDiggerとのやり取りを処理し、構造化データを返します。API呼び出しやデータ解析を直接処理する必要はありません。

適用シーン

オープンソースプロジェクトの指標データが必要なAIアプリケーションシーン、例えばプロジェクト分析、開発者行動研究、コミュニティ健全性評価などに適しています。特にチャットボットやデータ分析ツールに統合するのに適しています。

主な機能

OpenDiggerデータアクセス
OpenDiggerプラットフォーム上の様々なオープンソースプロジェクト指標データにアクセスするための標準化されたインターフェースを提供します。
LLMとのシームレスな統合
大型言語モデル向けに最適化されたデータ形式とやり取りプロトコルで、AIシステムの統合を簡素化します。
スマートデータ処理
生データを自動的に処理し、AIに友好的な構造化出力と初步的な分析を提供します。
利点
LLMsがオープンソースプロジェクトデータを取得するプロセスを簡素化する
標準化されたデータアクセスインターフェースを提供する
複雑なデータ変換とフォーマットを自動的に処理する
複数のクエリモードとデータ分析ニーズをサポートする
制限
OpenDiggerプラットフォームのデータソースのみをサポートする
クエリの複雑さはMCPプロトコルに制限される
基本的なネットワーク環境のサポートが必要である

使い方

MCPクライアントを設定する
あなたのLLMシステムがMCPプロトコルをサポートするクライアントコンポーネントを設定していることを確認してください。
サーバーに接続する
正しいエンドポイントURLを使ってOpenDigger MCPサーバーに接続します。
データリクエストを送信する
MCPプロトコルの形式に従ってデータクエリリクエストを構築し、送信します。

使用例

プロジェクトアクティビティ分析
特定のオープンソースプロジェクトの直近3ヶ月のアクティビティ指標、コミット数、PR数、問題数を取得します。
プロジェクト比較
2つの類似したオープンソースプロジェクトの重要な指標を比較し、ユーザーがより適したプロジェクトを選択できるように支援します。

よくある質問

OpenDigger MCPサーバーはどのようなデータクエリをサポートしていますか?
使用するためにAPIキーが必要ですか?
クエリの応答時間は通常どれくらいですか?

関連リソース

OpenDigger公式ウェブサイト
OpenDiggerプロジェクトの公式ウェブサイトで、データ指標の説明とドキュメントが含まれています。
MCPプロトコル仕様
Model Context Protocolの完全な技術仕様ドキュメントです。
GitHubリポジトリ
OpenDigger MCPサーバーのソースコードと問題追跡です。

インストール

以下のコマンドをクライアントにコピーして設定
注意:あなたのキーは機密情報です。誰とも共有しないでください。

代替品

A
Acemcp
Acemcpは、コードライブラリのインデックス化と意味検索を行うMCPサーバーです。自動増分インデックス、複数エンコーディングファイルの処理、.gitignore統合、およびWeb管理インターフェイスをサポートしており、開発者がコードのコンテキストをすばやく検索し、理解するのに役立ちます。
Python
8.4K
5ポイント
B
Blueprint MCP
Blueprint MCPは、Arcadeエコシステムに基づくチャート生成ツールで、Nano Banana Proなどの技術を利用して、コードベースとシステムアーキテクチャを分析し、アーキテクチャ図、フローチャートなどのビジュアルチャートを自動生成し、開発者が複雑なシステムを理解するのを支援します。
Python
7.5K
4ポイント
M
MCP Agent Mail
MCPエージェントメールは、AIプログラミングエージェント向けのメール形式の調整レイヤーで、ID管理、メッセージの送受信、ファイルの予約、検索機能を提供し、複数のエージェントの非同期協力と競合の回避をサポートします。
Python
8.4K
5ポイント
K
Klavis
Klavis AIはオープンソースプロジェクトで、Slack、Discord、Webプラットフォームで簡単に使えるMCP(モデルコンテキストプロトコル)サービスを提供します。レポート生成、YouTubeツール、ドキュメント変換などのさまざまな機能があり、非技術ユーザーと開発者がAIワークフローを使用するのをサポートします。
TypeScript
12.5K
5ポイント
M
MCP
Microsoft公式のMCPサーバーで、AIアシスタントに最新のMicrosoft技術ドキュメントの検索と取得機能を提供します。
11.7K
5ポイント
A
Aderyn
アデリンは、Rustで書かれたオープンソースのSolidityスマートコントラクト静的分析ツールで、開発者やセキュリティ研究者がSolidityコードの脆弱性を発見するのを支援します。FoundryとHardhatプロジェクトをサポートし、複数の形式のレポートを生成でき、VSCode拡張機能も提供します。
Rust
10.6K
5ポイント
D
Devtools Debugger MCP
Node.jsデバッガーMCPサーバーは、Chrome DevToolsプロトコルに基づく完全なデバッグ機能を提供します。ブレークポイントの設定、ステップ実行、変数のチェック、式の評価などが含まれます。
TypeScript
9.9K
4ポイント
S
Scrapling
Scraplingは適応型ウェブページのスクレイピングライブラリで、ウェブサイトの変化を自動的に学習し、要素を再配置します。複数のスクレイピング方法とAI統合をサポートし、高性能な解析と開発者に優しい体験を提供します。
Python
10.6K
5ポイント
G
Gmail MCP Server
Claude Desktop用に設計されたGmail自動認証MCPサーバーで、自然言語でのやり取りによるGmailの管理をサポートし、メール送信、ラベル管理、一括操作などの完全な機能を備えています。
TypeScript
13.5K
4.5ポイント
C
Context7
Context7 MCPは、AIプログラミングアシスタントにリアルタイムのバージョン固有のドキュメントとコード例を提供するサービスで、Model Context Protocolを通じてプロンプトに直接統合され、LLMが古い情報を使用する問題を解決します。
TypeScript
56.4K
4.7ポイント
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCPは、MCPプロトコルを通じてHTMLコンテンツをEdgeOne Pagesに迅速にデプロイし、公開URLを取得するサービスです。
TypeScript
18.4K
4.8ポイント
B
Baidu Map
認証済み
百度マップMCPサーバーは国内初のMCPプロトコルに対応した地図サービスで、地理コーディング、ルート計画など10個の標準化されたAPIインターフェースを提供し、PythonとTypescriptでの迅速な接続をサポートし、エージェントに地図関連の機能を実現させます。
Python
27.6K
4.5ポイント
G
Gitlab MCP Server
認証済み
GitLab MCPサーバーは、Model Context Protocolに基づくプロジェクトで、GitLabアカウントとのやり取りに必要な包括的なツールセットを提供します。コードレビュー、マージリクエスト管理、CI/CD設定などの機能が含まれます。
TypeScript
15.6K
4.3ポイント
U
Unity
認証済み
UnityMCPはUnityエディターのプラグインで、モデルコンテキストプロトコル (MCP) を実装し、UnityとAIアシスタントのシームレスな統合を提供します。リアルタイムの状態監視、リモートコマンドの実行、ログ機能が含まれます。
C#
19.5K
5ポイント
M
Magic MCP
Magic Component Platform (MCP) はAI駆動のUIコンポーネント生成ツールで、自然言語での記述を通じて、開発者が迅速に現代的なUIコンポーネントを作成するのを支援し、複数のIDEとの統合をサポートします。
JavaScript
16.1K
5ポイント
S
Sequential Thinking MCP Server
MCPプロトコルに基づく構造化思考サーバーで、思考段階を定義することで複雑な問題を分解し要約を生成するのに役立ちます。
Python
25.3K
4.5ポイント
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