Agentic SDLC MCP

Name: Agentic SDLC MCP
Author: SakuraCianna

de SakuraCiannaversión 1.11.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.SakuraCianna/agentic-sdlc-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiMuy nuevo↓ 85/sem · ★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Herramientas para desarrolladores
Debes completar: GITHUB_TOKEN

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
Debes completar tú: GITHUB_TOKEN, GITHUB_OWNER, GITHUB_REPO, SDLC_DEFAULT_BRANCH

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

GITHUB_TOKEN secreto obligatorio 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.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub SakuraCianna, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Herramientas para desarrolladoresi

Más estrellas que el 0% de los otros 4929 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 62% de los otros 4929 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 4929 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Agentic SDLC MCP?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: GITHUB_TOKEN

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.11.0) llegó al registro hace 24 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

GitHub

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

de githubMuy usado★ 34,2 milActualizado hace 5 días

Computadora o nube

Instalar

Desktop Commander

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

de wonderwhy-erMuy usado↓ 709,6 mil/sem★ 10,2 milActualizado hace 17 días

Se ejecuta en tu computadora

Instalar

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

de cloudflareEn crecimiento★ 4,4 milActualizado hace 14 meses

Se ejecuta en la nube✓ mcp.cloudflare.com

Instalar

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Agentic SDLC MCP

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Herramientas para desarrolladoresi

Preguntas frecuentes

Alternativas

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

README del creador

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