# github_watch_dual

**Repository Path**: wisdomfriend/github_watch_dual

## Basic Information

- **Project Name**: github_watch_dual
- **Description**: 介绍使用mcp和cli两种方法进行大模型自动进行gitee的项目维护
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-14
- **Last Updated**: 2026-04-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# GitHub 监控 Demo（MCP + CLI 双接口）

这个示例工程对应你博客里的对比场景：
同一个能力（获取仓库最新版本号 SHA），分别用两种接口实现：

- 接口 1：MCP（HTTP MCP）
- 接口 2：CLI（Windows 默认 `powershell`）

并且使用标准工具调用流程（`tools + tool_choice + tool_calls`）演示“模型如何调工具”。

---

## 1. 功能说明

- 获取目标 Gitee 仓库最新提交 SHA（版本号）
- CLI 模式：模型先生成 PowerShell 命令，再执行命令获取 SHA
- MCP 模式：模型先发起 `mcp_get_latest_sha` 工具调用，工具内部走 MCP 获取 SHA
- 输出统一结构结果（核心字段：`version`）
- 可选额外调用大模型生成博客更新文案
- 提供两种使用方式：
  - 命令行执行（`python -m src.main`）
  - HTTP 接口执行（FastAPI）

---

## 2. 安装依赖

```bash
cd github_watch_dual
pip install -r requirements.txt
```

---

## 3. 配置

复制配置模板：

```bash
cp .env.example .env
```

Windows PowerShell 可手动复制内容到 `.env`。核心配置如下：

- `GITHUB_OWNER`：仓库 owner
- `GITHUB_REPO`：仓库名
- `MCP_SERVER_URL`：远程 MCP 地址（例如 Gitee 官方 `https://api.gitee.com/mcp`）
- `GITEE_ACCESS_TOKEN`：访问 Gitee MCP 的 token（远程模式建议配置）
- `CLI_COMMAND`：CLI 命令名（Windows 推荐 `powershell`，也可改为 `gh`）
- `STATE_FILE`：本地状态文件（用于判断是否有新提交）
- `LOG_FILE`：提示词日志文件（会记录下发给模型的 prompt）
- `OPENAI_API_KEY`：必填（工具调用由模型驱动）
- `OPENAI_BASE_URL`：OpenAI 兼容接口地址（例如 DeepSeek）

> 注意：Windows 下 CLI 推荐直接用 `powershell`，无需安装 `gh`。
>
> 这个示例默认使用 `MCP_SERVER_URL` 远程模式（无需本地安装 mcp-gitee）。

---

## 4. 运行示例（命令行）

### 4.1 单次检查（同时跑 MCP + CLI）

```bash
python -m src.main --mode both
```

### 4.2 仅跑 CLI

```bash
python -m src.main --mode cli
```

### 4.3 打印提示词并调用真实 LLM

```bash
python -m src.main --mode both --call-llm
```

---

## 5. HTTP 接口（FastAPI）

启动：

```bash
uvicorn src.api:app --reload --port 8090
```

接口：

- `GET /check/cli`：走 CLI 工具调用链获取最新 SHA
- `GET /check/mcp`：走 MCP 工具调用链获取最新 SHA
- `GET /`：Web 页面（可选 MCP / CLI）
- `POST /run`：Web 页面调用的统一执行接口

或者使用启动入口：

```bash
python run.py
```

返回字段包含：

- `version`：仓库最新版本号（SHA）
- `commit`：提交结构化信息（含来源）
- `generated_command`：CLI 模式下模型生成并执行的命令
- `mcp_tool_call`：MCP 模式下模型发起的工具调用信息
- `llm_output`：勾选“额外生成文案”时返回（可选）

---

## 6. 工程结构

```text
github_watch_dual/
  ├─ .env.example
  ├─ requirements.txt
  ├─ README.md
  └─ src/
     ├─ config.py
     ├─ models.py
     ├─ github_providers.py   # MCP/CLI 两种 provider
     ├─ prompting.py          # LangChain PromptTemplate
     ├─ service.py            # 统一监控逻辑 + 状态持久化
     ├─ api.py                # FastAPI 接口
     └─ main.py               # 命令行入口
```

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## 7. 典型演示点（可直接放博客）

1. 同一能力，MCP/CLI 两条调用链对比  
2. CLI 链路更短，工具描述更轻  
3. MCP 在可控/安全上更适合严格场景  
4. 无论哪种接口，都能统一接到同一个 LangChain 提示词管线
5. 所有下发给模型的提示词都会落盘到 `LOG_FILE`