Codebywaqas MRConfluenceLinker MCP Server

該項目是一個集成GitLab合併請求分析與Confluence文檔存儲的MCP服務器，提供代碼變更分析、報告生成及自動化文檔存儲功能。

開發者工具知識管理與記憶 #代碼分析 #文檔自動化 #GitLab集成 #Confluence .Python

評分 : 2分

下載量 : 5

更新時間 : 2025-04-28

什麼是 GitLab PR 分析 MCP 服務器？

GitLab PR 分析 MCP 服務器是一款用於自動分析 GitLab 合併請求並生成詳細報告的工具。它可以幫助開發者快速瞭解代碼變更內容，並將這些信息存儲到 Confluence 中，便於團隊協作和知識管理。

如何使用 GitLab PR 分析 MCP 服務器？

只需簡單幾步即可完成設置和使用：安裝依賴、配置環境變量、啟動服務器並執行相關命令。

適用場景

適用於需要自動化合並請求分析和文檔記錄的企業或團隊，尤其適合使用 GitLab 和 Confluence 的開發環境。

主要功能

獲取合併請求詳情支持通過 GitLab API 獲取單個或多個合併請求的基本信息。

代碼更改分析對合並請求中的代碼更改進行統計，包括新增、修改和刪除文件的數量。

Confluence 存儲將合併請求的分析結果以結構化形式存儲在 Confluence 頁面中。

詳細報告生成生成包含基本合併請求信息、代碼變更統計和文件類型分析的全面報告。

優勢與侷限性

優勢

自動化處理減少手動工作量。

支持多種語言的代碼分析。

方便將分析結果直接整合到團隊協作平臺（如 Confluence）中。

詳細的日誌記錄便於調試和優化。

侷限性

需要配置 GitLab 和 Confluence API 憑據。

僅限於支持 GitLab 和 Confluence 的用戶。

可能需要額外配置網絡環境以確保 API 訪問暢通。

如何使用

安裝依賴

克隆項目倉庫後，創建虛擬環境並安裝所需依賴。

配置環境變量

根據模板文件 .env.example 創建並填寫自己的環境變量配置。

啟動服務器

運行主腳本以啟動 MCP 服務器。

使用案例

獲取合併請求詳情向服務器發送指令以獲取合併請求的具體信息。

分析代碼更改分析指定合併請求中的代碼變更情況。

存儲到 Confluence將合併請求的分析結果保存到 Confluence 頁面。

常見問題

如何獲得 GitLab 和 Confluence 的 API 憑據？

為什麼我的服務器無法連接到 GitLab API？

如何更新 MCP 服務器？

🚀 GitLab PR 分析 MCP 服務器

本項目提供了一個 MCP（模型控制協議）服務器，它將 GitLab 合併請求分析與 Confluence 文檔進行集成。通過該服務器，您可以獲取合併請求的詳細信息、分析代碼更改，並將分析結果存儲在 Confluence 頁面中。

🚀 快速開始

此項目提供的 MCP 服務器能有效集成 GitLab 合併請求分析與 Confluence 文檔。您可以按以下步驟快速開啟使用：

完成安裝與配置。
運行服務器並訪問文檔。
利用 API 端點獲取所需信息。

✨ 主要特性

獲取詳細信息：可獲取 GitLab 的合併請求詳細信息。
代碼更改分析：對合並請求中的代碼更改進行分析。
詳細報告生成：生成的詳細報告涵蓋基本合併請求信息、代碼更改統計信息、文件類型分析以及詳細文件更改等內容。
結果存儲：將分析結果存儲在 Confluence 中。
全面日誌記錄：提供全面的日誌記錄，方便進行調試。

📦 安裝指南

先決條件

Python 3.8 或更高版本。
帶有 API 訪問權限的 GitLab 賬戶。
Confluence 賬戶（可選，用於存儲分析結果）。
具備訪問所需 GitLab 項目的權限。

安裝步驟

克隆倉庫：

git https://github.com/CodeByWaqas/MRConfluenceLinker-mcp-server.git
cd MRConfluenceLinker-mcp-server

創建並激活虛擬環境：

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # 在 Windows 上，使用：.venv\Scripts\activate

安裝依賴項：

pip install -r requirements.txt

或

uv add "mcp[cli]" python-gitlab python-dotenv atlassian-python-api

📚 詳細文檔

配置

創建 config.py 文件並添加以下內容：

# config.py
from mcp_server import resources

resources.initialize()

使用方法

運行服務器：

uvicorn --reload mcp_server.server:app

訪問文檔：在默認瀏覽器中打開 http://localhost:8000/docs
使用 API 端點：
- /api/v1/prs：獲取所有合併請求。
- /api/v1/pr/{pr_id}：獲取特定合併請求的詳細信息。

項目結構

MRConfluenceLinker-mcp-server/
├── src/                           # 源代碼目錄
│   └── mcp_server/              # 主服務器包
│       ├── resources/            # 資源模塊
│       │   ├── __init__.py
│       │   ├── client.py        # 客戶端實現 / GitLab PR 集成
│       ├── server.py             # 主服務器實現
│       └── mcp_server.log       # 服務器日誌
├── __pycache__/                 # Python 緩存文件
├── .git/                        # Git 倉庫
├── .gitignore                   # Git 忽略規則
├── CONTRIBUTING.md              # 貢獻指南
├── LICENSE                      # 項目許可證
├── README.md                    # 項目文檔
├── pyproject.toml              # Python 項目配置
├── requirements.txt            # 項目依賴項
└── uv.lock                     # 依賴項鎖定文件

關鍵組件

源代碼：位於 src/mcp_server/ 目錄中
- server.py：主要 MCP 服務器實現。
- resources/client.py：客戶端實現，包含 GitLab PR 集成。
配置文件：
- requirements.txt：Python 包依賴項。
- pyproject.toml：項目元數據和構建配置。
- uv.lock：鎖定的依賴版本。
- .env.example：環境變量模板。