GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Laviya AI Orchestration MCP runtime for IDE and agent integrations.
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.
LAVIYA_API_KEY, LAVIYA_BASE_URL, LAVIYA_AGENT_UID, LAVIYA_LOG_LEVEL, LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATHAls 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": {
"laviya-agent-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laviya-mcp-server"
],
"env": {
"LAVIYA_API_KEY": "your-value",
"LAVIYA_BASE_URL": "your-value",
"LAVIYA_AGENT_UID": "your-value",
"LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value",
"LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add laviya-agent-skills --env LAVIYA_API_KEY=your-value --env LAVIYA_BASE_URL=your-value --env LAVIYA_AGENT_UID=your-value --env LAVIYA_LOG_LEVEL=your-value --env LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH=your-value -- npx -y laviya-mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"laviya-agent-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laviya-mcp-server"
],
"env": {
"LAVIYA_API_KEY": "your-value",
"LAVIYA_BASE_URL": "your-value",
"LAVIYA_AGENT_UID": "your-value",
"LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value",
"LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "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": {
"laviya-agent-skills": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"laviya-mcp-server"
],
"env": {
"LAVIYA_API_KEY": "your-value",
"LAVIYA_BASE_URL": "your-value",
"LAVIYA_AGENT_UID": "your-value",
"LAVIYA_LOG_LEVEL": "your-value",
"LAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH": "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.
LAVIYA_BASE_URL envLAVIYA_AGENT_UID envLAVIYA_LOG_LEVEL envLAVIYA_GLOBAL_CONFIG_PATH envDiese 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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kartegagithub 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: LAVIYA_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 (0.1.32) kam vorgestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js 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:↓ Downloads pro Wochei★ 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
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.
Laviya Agent Skills is a repository of reusable orchestration assets for IDE and agent integrations. It provides a production-oriented MCP runtime, shared orchestration prompt assets, and client-specific artifacts for tools such as Cursor and Claude.
laviya-agent-skills: reusable prompt, rule, and skill asset bundle for Node-based toolinglaviya-mcp-server: stdio MCP runtime published from mcp/core/: shared orchestration prompt assetsmcp/: TypeScript MCP runtime scaffold (laviya-mcp-server)cursor/: Cursor rule artifactsclaude/: Claude skill artifacts (SKILL.md for orchestration, laviya-delivery-cycle/SKILL.md for the user-driven delivery cycle, laviya-prd-intake/SKILL.md for turning a PRD into Laviya work)docs/: setup, npm publishing, and end-user onboarding guides (docs/examples/: an example PRD)laviya-agent-skills/
core/ mcp/ src/ examples/ README.md cursor/ claude/ docs/ Setup.md MCPServerPublish.md InstallationAndUsage.md
cd mcp
npm install npm run typecheck npm run build npm run dev
Required environment variable:
LAVIYA_API_KEYClaude Code loads a skill only from a skills folder, one folder per skill named after the skill, with the file named SKILL.md:
| Skill | Source file in this repository | Install to (personal, all projects) | Or (one project only) |
|---|---|---|---|
laviya-orchestrator (orchestration runs) | mcp/examples/claude/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md | /.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md |
laviya-delivery-cycle (verify a work list, create tasks, report Ready for deploy) | claude/laviya-delivery-cycle/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md | /.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md |
laviya-prd-intake (turn a PRD into epics, stories, tasks, sprints and test cases; example PRD: docs/examples/prd-order-export.md) | claude/laviya-prd-intake/SKILL.md | ~/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md | /.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md |
The paths in the second column are where the files live in this repository, not where Claude Code looks for them. A file in ~/.claude/laviya-delivery-cycle/ (without skills) or directly in ~/.claude/ is ignored.
Windows (PowerShell, from the repository root):
New-Item -ItemType Directory -Force "$HOME\.claude\skills\laviya-orchestrator", "$HOME\.claude\skills\laviya-delivery-cycle", "$HOME\.claude\skills\laviya-prd-intake" | Out-Null
Copy-Item mcp\examples\claude\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-orchestrator\SKILL.md" Copy-Item claude\laviya-delivery-cycle\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-delivery-cycle\SKILL.md" Copy-Item claude\laviya-prd-intake\SKILL.md "$HOME\.claude\skills\laviya-prd-intake\SKILL.md"
macOS / Linux (from the repository root):
mkdir -p ~/.claude/skills/laviya-orchestrator ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle ~/.claude/skills/laviya-prd-intake
cp mcp/examples/claude/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-orchestrator/SKILL.md cp claude/laviya-delivery-cycle/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-delivery-cycle/SKILL.md cp claude/laviya-prd-intake/SKILL.md ~/.claude/skills/laviya-prd-intake/SKILL.md
Check: start a new Claude Code session and run /skills; laviya-orchestrator, laviya-delivery-cycle and laviya-prd-intake must be listed. Copy the files again after updating this repository. The Laviya MCP tools also work without the skills; the skills add the step-by-step rules.
Install the reusable asset bundle:
npm install laviya-agent-skills
Example usage:
import { assets, resolveAssetPath } from "laviya-agent-skills";
import { readFileSync } from "node:fs";
const cursorRule = readFileSync(assets.cursorRule, "utf8"); const orchestratorPrompt = readFileSync(resolveAssetPath("orchestratorSystemPrompt"), "utf8");
mcp/README.mddocs/Setup.mddocs/MCPServerPublish.mddocs/InstallationAndUsage.mddocs/InstallationAndUsage.mdThe MCP runtime follows a global-runtime plus project-local-config model:
.laviya/project.json or .laviya.json)Current MCP tool set includes both orchestration and local-direct task feed flows:
laviya_helplaviya_feed_tasklaviya_get_local_work_statuslaviya_cancel_local_worklaviya_add_task_commentlaviya_list_projectslaviya_list_taskslaviya_create_taskslaviya_start_delivery_runlaviya_get_tasklaviya_upload_task_filelaviya_update_task_descriptionlaviya_assign_tasklaviya_list_sprintslaviya_create_sprintlaviya_assign_tasks_to_sprintlaviya_list_task_linkslaviya_add_task_linklaviya_remove_task_linklaviya_list_test_caseslaviya_create_test_caseslaviya_report_test_resultlaviya_list_wikislaviya_get_wikilaviya_create_wikilaviya_update_wikilaviya_start_task_worklaviya_complete_task_worklaviya_get_my_worklaviya_start_executionlaviya_complete_executionlaviya_report_token_usagelaviya_diagnosticsAll tools return API envelope JSON text in the shape: { HasFailed, Messages, Data }.
Work items may include a backend-defined ExecutionPolicy. Analysis and review policies are read-only: agents must not implement changes, and enforced policies require a truthful completion executionEvidence.
For full architecture details and file-level scaffolding, refer to mcp/README.md.