Agentic SDLC MCP

Name: Agentic SDLC MCP
Author: SakuraCianna

von SakuraCiannaVersion 1.11.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.SakuraCianna/agentic-sdlc-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Agentic SDLC governance and security controls for AI coding agents working with GitHub.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Entwicklertools
Das musst du eintragen: GITHUB_TOKEN

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: GITHUB_TOKEN, GITHUB_OWNER, GITHUB_REPO, SDLC_DEFAULT_BRANCH

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "agentic-sdlc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-sdlc-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "GITHUB_OWNER": "your-value",
        "GITHUB_REPO": "your-value",
        "SDLC_DEFAULT_BRANCH": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agentic-sdlc --env GITHUB_TOKEN=your-value --env GITHUB_OWNER=your-value --env GITHUB_REPO=your-value --env SDLC_DEFAULT_BRANCH=your-value -- npx -y agentic-sdlc-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agentic-sdlc": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-sdlc-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "GITHUB_OWNER": "your-value",
        "GITHUB_REPO": "your-value",
        "SDLC_DEFAULT_BRANCH": "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agentic-sdlc": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-sdlc-mcp"
      ],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "GITHUB_OWNER": "your-value",
        "GITHUB_REPO": "your-value",
        "SDLC_DEFAULT_BRANCH": "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.

Werte, die du selbst einträgst

GITHUB_TOKEN geheim erforderlich env
GitHub token with the least privileges required by the tools you call.
GITHUB_OWNER env
Optional default GitHub organization or user name.
GITHUB_REPO env
Optional default GitHub repository name.
SDLC_DEFAULT_BRANCH env
Optional default branch used when repository metadata is unavailable.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto SakuraCianna bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 4915 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 62 % der anderen 4915 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 4915 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Agentic SDLC MCP sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: GITHUB_TOKEN

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.11.0) kam vor 24 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

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

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 4 Tagen

Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 16 Tagen

Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten

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README vom Entwickler

README öffnen

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.

agentic-sdlc-mcp

Governance and evidence controls for AI coding agents working in real GitHub repositories.

Let Claude Code, Cursor, and other Model Context Protocol (MCP) clients work with repository context, review gates, security evidence, and human approval points.

中文 · npm · MCP Registry · Roadmap

agentic-sdlc-mcp is a software development lifecycle (SDLC) governance layer for teams that already let AI coding agents change production repositories. It turns GitHub context, policy, checks, reviews, security alerts, and release signals into 13 workflow-level MCP tools. Twelve tools are read-only. The only GitHub write tool previews changes by default.

Version 1.11.0 also provides agentic-sdlc, a read-only CLI for PR assessment, portable evidence, snapshot comparisons, and acceptance traceability. agentic-sdlc-mcp remains the MCP server entry point. Verify the exact package and release metadata when installing this version.

What changes with this MCP

AI coding agents can create code and pull requests without understanding every repository rule. This server gives the agent bounded context and gives reviewers explicit evidence gaps instead of another free-form summary.

Concern	Without this MCP	With `agentic-sdlc-mcp`
Repository context	The agent starts from the prompt and guesses project conventions	`repo_context` reads bounded metadata, scripts, policy, issues, pull requests, and agent instructions
High-risk work	Authentication, payment, migration, and workflow changes receive a generic plan	`prepare_work_item` adds risk reasons, defensive requirements, negative scenarios, rollback, and observability
Issue planning	A human reformats the plan into GitHub work items	`plan_from_context` creates structured drafts and `create_issue_set` previews the exact write
Pull request gates	A green continuous integration (CI) badge may be treated as sufficient evidence	`quality_gate_status` separates checks, reviews, ownership, protection, labels, and missing evidence
Secret risk	Scanner names or keyword matches may be accepted without provenance	PR review separates trusted scanner evidence, bounded patch heuristics, and unverified gaps
Release and handoff	Readiness depends on free-form status summaries	Release and handoff tools preserve blockers, policy obligations, evidence warnings, and human approval points

This server does not write code, merge pull requests, force-push, create releases, deploy software, or replace human security review.

How it fits into a production agent workflow

The MCP sits between an AI coding agent and GitHub evidence. Repository changes still happen through the agent's normal development environment, and high-impact decisions remain with your team.

flowchart LR

Policy["Engineering policy and repository rules"] --> MCP["agentic-sdlc-mcp"] Agent["AI coding agent Claude Code · Cursor · MCP client"] --> MCP MCP --> GitHub["GitHub API evidence"] GitHub --> MCP MCP --> Reports["Briefs · plans · gates reviews · release reports"] Reports --> Agent Reports --> Human["Human review and approval"] Agent -. "Code · commits · pull requests" .-> GitHub Human -. "Merge · release · deploy" .-> GitHub

Where it helps

Use the tools as decision support at the points where an autonomous agent would otherwise guess or rely on stale prose.

Production scenario	Recommended tools	Decision artifact
Onboard an agent into an unfamiliar repository	`repo_context`	Repository briefing with scripts, workflows, policy, open work, and known gaps
Turn a feature, bug, or security goal into reviewable work	`plan_from_context` → `create_issue_set`	Work-type-aware plan, issue drafts, and preview-first GitHub issues
Prepare auth, payment, migration, or infrastructure work	`prepare_work_item`	Risk-aware brief with defensive requirements, negative tests, rollback, and observability
Detect dynamic credential construction in a patch	`review_pr_against_standard`	Patch-local findings for concatenation, interpolation, decoding, aliases, and auth-header sinks
Decide whether a pull request is ready for human review	`create_pr_summary` → `quality_gate_status` → `review_pr_against_standard`	Diff summary, merge-gate evidence, findings, blockers, and next actions
Audit repository governance	`branch_protection_status` → `workflow_permissions_audit`	Branch/ruleset evidence and GitHub Actions least-privilege findings
Assess release readiness	`security_triage` → `release_readiness_check`	Security-alert summary, CI evidence, release blockers, changelog status, and rollback requirements
Transfer work to another agent	`agent_handoff_packet`	Bounded continuation packet that labels caller assertions and evidence warnings
Archive a decision snapshot	`sdlc_evidence_packet`	Versioned Issue, PR, or release evidence with provenance, freshness, completeness, and a stable content digest

Review a PR without an agent

Collect a human-readable decision and a JSON snapshot with one command. The assessment combines existing gate and rule-based review evidence, binds it to the PR head/base and policy digest, and preserves blockers, missing evidence, request counts, and collection duration.

Build from a reviewed checkout with Node.js 22 or newer:

npm ci

npm run build node dist/cli.js doctor --repo acme/widget node dist/cli.js assess-pr --repo acme/widget --pr 42 --output artifacts/pr-42-first.json --summary artifacts/pr-42-first.md

Inject GITHUB_TOKEN through your process or secret manager before online collection. The CLI reads environment variables only; it does not load a home configuration or .env. doctor is offline unless --online is supplied, and missing configuration returns exit code 2. Once the package is installed, agentic-sdlc runs the same CLI as node dist/cli.js.

Command	Result
`doctor --repo acme/widget --online --json`	Read-only endpoint diagnostics; no credential values in the report
`assess-pr --repo acme/widget --pr 42 --standard strict --json`	`ready_for_review`, `blocked`, or `needs_evidence`, with a versioned packet
`evidence --repo acme/widget --subject pr --number 42 --output artifacts/pr-42-evidence.json`	Existing Issue, PR, or release evidence packet; use `--subject issue --number N` or `--subject release --ref REF` for other subjects
`diff --previous artifacts/pr-42-first.json --current artifacts/pr-42-next.json --json`	Added, removed, changed, unchanged, and invalidated evidence; both files must already exist
`trace --packet artifacts/pr-42-evidence.json --acceptance acceptance.md --source openspec --json`	Explicit checklist/numbered conditions linked to supplied evidence

assess-pr and evidence also accept --previous, --acceptance, and optional --mappings for one collection plus local analysis. Mapping files use the strict array schema described in evidence continuity. --json changes stdout; --output always creates a JSON file. Existing files are never overwritten. --summary creates a new Markdown file, or appends when it points to GitHub Actions' exact GITHUB_STEP_SUMMARY path.

Assessments are advisory by default: a completed report returns 0 even when its decision is blocked or needs evidence. assess-pr --enforce returns 1 for blocked, 2 for needs_evidence, and 0 for ready_for_review. Configuration/input/unavailable-source errors return 2; cancellation returns 130. A successful diff or trace command means the analysis completed, not that the evidence or acceptance conditions passed.

Online collection defaults to a 30-second timeout and 120-request budget; supported overrides are --timeout-ms from 1 to 120000 and --max-requests from 2 to 500. doctor has its own bounded probes and accepts the timeout option. File inputs and serialized outputs are limited to 1 MiB.

An unchanged snapshot never inherits an earlier verification. Head/base, policy, producer version, freshness, and completeness changes can require recollection. Checked boxes, agent claims, and ordinary green CI do not prove business acceptance; the CLI has no trusted acceptance producer configured by default. Neither a ready report nor --enforce approves, merges, or deploys a PR.

For MCP review sessions, set SDLC_CONFIG_MODE=envonly to avoid home/.env configuration and SDLC_READ_ONLY=true to reject live Issue creation while retaining previews. Use a token restricted to the intended repositories and read permissions. Client configuration and the portable review skill are in client recipes; the unexecuted small-sample validation plan is in user pilot.

Install from npm

You need Node.js 22 or newer. Node 22 and 24 are tested in GitHub Actions. Run the published package directly from npm:

npx -y agentic-sdlc-mcp

For a global CLI installation:

npm install -g agentic-sdlc-mcp

agentic-sdlc-mcp

The default transport is stdio. Most MCP clients should start the package for you instead of running it in a separate terminal.

These npm commands resolve published releases. Pin agentic-sdlc-mcp@1.11.0 to reproduce this version, verify its release/package metadata, and restart any existing MCP connection after an upgrade.

Let a coding agent set it up

Paste this prompt into Codex, Claude Code, or another coding agent:

Use npm install -g agentic-sdlc-mcp to install and configure this MCP globally. Repository: https://github.com/SakuraCianna/agentic-sdlc-mcp

Configure GITHUB_TOKEN and optional repository defaults through the MCP client's secret or environment configuration. On a trusted single-user machine, you may instead run agentic-sdlc-mcp configure or write them to ~/.agentic-sdlc-mcp.json. Never expose the token in chat, logs, or repository files; ask me for missing non-secret details. Then verify the connection with the read-only repo_context tool and summarize its capabilities, required GitHub permissions, and safety boundaries.

Review every command and configuration change before approving it. Node.js 22 or newer is required.

Connect an MCP client

Add the server to Claude Desktop, Cursor, Windsurf, or another MCP client. Inject the GitHub token through the client's secret or environment configuration.

"mcpServers": { "agent

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

Agentic SDLC MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

Häufige Fragen

Alternativen

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

README vom Entwickler

What changes with this MCP

How it fits into a production agent workflow

Where it helps

Review a PR without an agent

Install from npm

Let a coding agent set it up

Connect an MCP client