使用 GitHub MCP 服务器简化 AI 工作流
AI 正在重塑开发人员的工作方式，但使 AI 工具在所有环境中都可用可能具有挑战性。 GitHub MCP 服务器通过提供一种简单、可缩放的方式将 GitHub Copilot 与代码集成，以及相关工具和工作流来解决这一问题。
基于模型上下文协议（MCP），GitHub MCP 服务器减少了设置障碍，并解锁了从问题分类优先级到在 Web、移动和桌面平台上进行语义搜索的强大功能或特性。
在本单元中，你将了解：
什么是 MCP？
为何应使用 GitHub MCP 服务器？
GitHub MCP 服务器如何发挥作用？
什么是 MCP？
MCP（模型上下文协议）就像 AI 工具的 USB-C 标准一样，为 AI 模型连接到所需的工具和数据源提供了一致且安全的方法。
MCP 产品/服务：
访问 AI 模型可以立即使用的日益丰富的工具库。
灵活使用不同的 AI 提供程序，同时保持工作流一致。
集成到现有开发环境和流程中。
MCP 客户端如何连接到服务器和服务
MCP 客户端（如 Claude、IDE 或其他工具）可以通过三种主要方式与 MCP 服务器及其连接的服务进行交互。 具体方法取决于基础资源是本地资源还是远程资源。
使用本地数据进行局域通信
MCP 客户端直接与使用 MCP 协议在计算机上运行的 MCP 服务器通信。 然后，该服务器连接到本地数据源（例如，存储在计算机上的文件、数据库或其他资源）。
何时使用它：此设置对于本地开发非常有用，或者希望随时快速访问在计算机上保持私密的数据。
本地服务器作为连接远程服务的桥梁
MCP 客户端仍连接到本地运行的 MCP 服务器。 但是，此服务器不只使用本地数据，而是通过调用其 Web API 来桥接到 Internet 上的远程服务。
何时使用它：当本地工具需要从远程服务提取或更新信息时，此模型很常见，但受益于在其中拥有本地服务器（例如，处理缓存、安全检查或数据预处理）。
通过 Internet 进行远程通信
在最终设置中，MCP 客户端连接到完全位于 Internet 上的 MCP 服务器（而不是在计算机上）。 然后，该远程服务器通过 Web API 与其他外部服务通信。
何时使用它：当本地无法进行所需的资源或计算时，最好使用此方法，例如使用仅联机存在的基于云的计算、SaaS 平台或第三方集成。
为何使用 GitHub MCP 服务器？
首先了解 GitHub MCP 服务器对工作流很重要的原因。 使用本地 MCP 服务器通常需要 Docker、令牌管理和手动配置，这可能会降低设置速度，并阻止与 web 客户端（如 GitHub.com）的集成。
无需 docker 或配置文件即可快速轻松地连接到 GitHub 托管的服务器。 可以使用 GitHub 中的 Copilot 和 GitHub Mobile 中的 Copilot 等 AI 工具，随着项目的发展扩展项目规模。 GitHub MCP Server 支持安全的企业登录，并让你能够访问高级功能，例如语义代码搜索和自动修复来提升工作流。
GitHub MCP 服务器权益包括：
无需 Docker 或手动配置文件。
提供简单的一键式 OAuth 登录以进行快速身份验证。
允许跨 Web、桌面和移动环境无缝工作。
支持企业标识提供者（如 Entra 和 Auth0）进行安全身份验证。
自动缩放以满足使用需求。
GitHub MCP 服务器运行中
现在，你已了解 MCP 的有用性，接下来让我们探讨 GitHub MCP 服务器如何将其投入使用。 GitHub MCP 服务器是一个开源服务器，用于将 GitHub Copilot 和其他 AI 工具直接连接到存储库。 该功能允许：
分析和汇总代码以更好地了解项目。
创建和管理问题和拉取请求。
自动执行存储库会审和任务跟踪，以节省时间。
目前，GitHub MCP 服务器提供 30 多个工具，使你能够：
添加问题、编辑文件并轻松创建分支。
对拉取请求和问题进行排名以确定优先级。