GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Hot-reload for MCP servers + mount any community server mid-session, Docker optional. No restarts.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
SMITHERY_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"kitsune": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kitsune-mcp"
],
"env": {
"SMITHERY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add kitsune --env SMITHERY_API_KEY=your-value -- npx -y kitsune-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"kitsune": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kitsune-mcp"
],
"env": {
"SMITHERY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"kitsune": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"kitsune-mcp"
],
"env": {
"SMITHERY_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kaiser-data bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Das musst du eintragen: SMITHERY_API_KEY
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.22.7) kam vor 6 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
🦊 Kitsune MCP Let your agent test the MCP server it's building.
Edit a tool, reload("dev") , call it again. No client restart. ⭐ Saved you a restart? Star it on GitHub so others find it. 📖 Documentation · Hot-reload tutorial · Tools reference
AI agents installing this server (Cline, Claude Code, Cursor, …): follow llms-install.md. No clone or build needed. Add the
uvx kitsune-mcpentry to your MCP settings.
One prompt: Claude finds the bug, fixes it, reloads, checks again. Real recording, 31 s.
Your agent edits an MCP tool, but the client still runs the old process. Someone has to restart it before the agent can test the fix.
With Kitsune, connect, call and reload are tools. The agent runs the whole loop itself:
connect("uv run my-mcp-server", name="dev") # start your server
shapeshift("dev") # its tools appear in the client call("summarize", arguments={"url": "https://example.com"})
reload("dev") # restart on fresh code, remount call("summarize", arguments={"url": "https://example.com"}) # new code, same session
No Docker needed: connect() runs your own server as a plain local process, so the loop stays fast.
It also mounts any of 130,000+ servers from 7 registries mid-session. If Docker is installed, community packages run caged.
Try it: hot-reload tutorial · examples/demo-hot-reload/
Claude Code
claude mcp add -s user kitsune -- uvx kitsune-mcp
Any other client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, …):
{
"mcpServers": { "kitsune": { "command": "uvx", "args": ["kitsune-mcp"] } } }
Also on PyPI (pip install kitsune-mcp, then "command": "kitsune-mcp") and npm (npx kitsune-mcp, delegates to uvx).
Requirements: Python 3.12+ · uv · node/npx for npm-based servers · Docker optional: not used for hot-reload, only to cage community servers when installed.
| Loop | What you get | |
|---|---|---|
| MCP REPL | connect → shapeshift → edit → reload → call | Iterate on your own server without restarting the client |
| Long-tail reach | search → shapeshift → call → shapeshift() | Use a server once without adding it to your config forever |
| Try before you trust | confirm=True + Docker cage + version pins | Run community npm/PyPI code contained, not as your user |
search("web scraping")
shapeshift("firecrawl", tools=["scrape_url"]) # mount one tool, not the whole server call("scrape_url", arguments={"url": "https://example.com"}) shapeshift() # drop it, session stays up
search("pdf", registry="glama")
shapeshift("mcp-pdf-tools", confirm=True) # npm/PyPI run in hardened Docker when available call("extract_text", arguments={"path": "report.pdf"}) shapeshift()
auth("BRAVE_API_KEY", "sk-...") # saved to ~/.kitsune/.env, no restart
shapeshift("brave", tools=["brave_web_search"])
Full live walkthrough: docs/demo-realtime.md.
| Use Kitsune when… | Skip it when… |
|---|---|
| You're building an MCP server and want an edit/reload loop | You only use 1–3 trusted servers (configure them natively) |
| A task needs a server that isn't in your config | Every turn hits the same server (keep it always-on) |
| You want to evaluate community MCP code without installing it for good | You want lower token use: the base cost is ~1,774 tokens/turn, and modern clients already defer tool schemas |
| Your MCP config is crowded (GATEWAY) | You need a sub-second first call (cold mount takes ~1–15 s) |
shapeshift(server_id) picks a transport (stdio, HTTP+SSE, WebSocket, Docker), connects, reads tools/list, and registers each tool as a native tool with the server's real schema. The client receives notifications/tools/list_changed and sees first-class tools, with no wrapper in between. shapeshift() with no argument removes them and closes the connection.
search() covers the official servers repo, the MCP Registry, Glama, npm, PyPI, GitHub (github:owner/repo) and Smithery (hosted servers, free API key).
Default profile: 9 tools, ~1,774 tokens/turn (measured with python examples/benchmark.py).
| Tool | Role |
|---|---|
connect(command, name) | Start a persistent local server, e.g. the one you're developing |
reload(name) | Release, restart on fresh code, remount, in one call |
release(name) | Stop a persistent server |
search(query, registry?) | Search 7 registries |
shapeshift(server_id?, tools=[…]) | Mount a server's tools (all or a subset); no argument drops them |
call(tool_name, arguments) | Call a tool; the server is inferred when mounted |
auth(var_or_server, value?) | Set an env key or run an OAuth 2.1 browser flow |
auto(task, server_hint=) | Search, mount and call in one step |
status() | Current form, connection pool, session stats |
KITSUNE_TOOLS=all (or the kitsune-forge command) adds developer tools: inspect (schemas, credential check, token cost), test (quality score 0–100), bench (p50/p95 latency), compare, prewarm, craft, setup, and more. See docs/tools.md. Companion skills for Claude Code: kitsune-dev, kitsune-improve.
confirm=True. The model can set that flag itself, so real approval belongs in your client's tool-approval UI.connect calls in your client before the agent runs them.--cap-drop ALL, read-only root, memory and PID limits. Credentials are passed by name, never in argv.~/.kitsune/policy.json checks every downstream call against allow/ask/deny rules, path roots and a host allowlist. ask goes to you through MCP elicitation.fetch() blocks private hosts and re-checks every redirect.Don't run it unattended with production admin, billing or security credentials. The full model, including what it does not protect against: docs/safety.md.
.env lookup, tool profiles, sandbox and trust settings, Smithery, GATEWAY, mount patternsIn Japanese folklore the kitsune (狐) is known for what it can *become*: it borrows a form, uses that power, casts it off and returns to itself. That is the product loop.
*I am not Japanese, and I use this name with the highest respect for the mythology and culture it comes from. The parallel felt too precise to ignore.*
make dev # install with dev dependencies
make test # pytest make lint # ruff
Issues and PRs welcome: github.com/kaiser-data/kitsune-mcp · CHANGELOG.md
*MIT License · Python 3.12+ · Built on FastMCP*