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mcp-github-copilot

MCP.Pizza Chef: 0GiS0

The mcp-github-copilot is an MCP server that implements the Model Context Protocol to integrate with GitHub Copilot Chat. It allows language models to interact with GitHub Copilot Chat by exposing standardized APIs, enabling developers to extend the functionality of their coding environment with real-time context and actions. This server facilitates seamless communication between language models and GitHub Copilot, enhancing coding assistance and automation.

Use This MCP server To

Integrate GitHub Copilot Chat with custom MCP servers Enable real-time code suggestions using MCP context Extend GitHub Copilot with external data sources via MCP Automate coding workflows through MCP-enabled chat commands Demonstrate MCP server creation for GitHub Copilot integration

README

Cómo crear MCP Servers y usarlos con GitHub Copilot Chat 🚀💻🤖

¡Hola developer 👋🏻! En este repo encontrarás las demos que te mostré durante mi vídeo Cómo crear MCP Servers y usarlos con GitHub Copilot Chat 🚀💻🤖 que puedes encontrar en mi canal de YouTube.

MCP Servers y GitHub Copilot Chat

¿Qué es Model Context Protocol 🤔?

Model Context Protocol (MCP) es un protocolo que permite a los modelos de lenguaje interactuar con otros sistemas y servicios a través de un conjunto de APIs estandarizadas. Esto permite a los modelos de lenguaje acceder a información externa y realizar acciones en otros sistemas, lo que amplía su funcionalidad y utilidad. En la documentación oficial se compara con un USB-C, que permite conectar diferentes dispositivos y sistemas.

De qué se compone el MCP

  • MCP Server: Es el servidor que implementa el protocolo y permite a los modelos de lenguaje interactuar con otros sistemas y servicios. El MCP Server actúa como intermediario entre el modelo de lenguaje y los sistemas externos.
  • Algo con un cliente MCP: Es el cliente que se conecta al MCP Server y envía solicitudes para interactuar con otros sistemas y servicios. El MCP Client puede ser un modelo de lenguaje o cualquier otro sistema que necesite interactuar con el MCP Server. Este puede ser la apliación de escritorio de Claude o un IDE como Visual Studio Code y GitHub Copilot Chat 😃.

MCP servers de ejemplo

En este repositorio he dejado dos ejemplos de servidores MCP que puedes usar para probar tanto el transporte stdio como sse. Estos servidores son muy simples y están creados en Node.js con Typescript.

  • mcp-stdio: Este servidor implementa el transporte stdio y permite interactuar con el modelo de lenguaje a través de la entrada y salida estándar. Puedes usarlo para probar el protocolo MCP en un entorno local.
  • mcp-remote: Este servidor implementa el transporte sse y permite interactuar con el modelo de lenguaje a través de eventos del servidor. Puedes usarlo para probar el protocolo MCP en un entorno local.

Ejecutar MCP Inspector

Para probar un mcp server puedes hacerlo usando directamente el Chat de Github Copilot pero hay veces que es más sencillo usar MCP Inspector. Para ello puedes lanzarlo usando este comando:

npx @modelcontextprotocol/inspector

mcp-github-copilot FAQ

How do I set up the mcp-github-copilot server?
Clone the repository, follow the README instructions, and run the server to connect with GitHub Copilot Chat.
Can I customize the MCP server for my own GitHub Copilot workflows?
Yes, the server is designed to be extensible and customizable to fit various developer needs.
Does this MCP server support multiple programming languages?
Yes, it works with GitHub Copilot Chat which supports multiple languages, enabling broad language model assistance.
Is the mcp-github-copilot server compatible with other LLM providers?
While designed for GitHub Copilot, the MCP protocol supports OpenAI, Claude, Gemini, and others for flexible integration.
What are the security considerations when using this MCP server?
Ensure proper authentication and secure API endpoints to protect your development environment and data.
Can this MCP server be used for educational purposes?
Absolutely, it provides a practical example of MCP server implementation and integration with popular AI coding tools.
How does this server improve developer productivity?
By enabling real-time context sharing and interaction between language models and GitHub Copilot, it streamlines coding tasks.