Agentic SDLC MCP

Name: Agentic SDLC MCP
Author: SakuraCianna

作者：SakuraCiannaバージョン 1.11.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.SakuraCianna/agentic-sdlc-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況iとても新しい↓ 85/週 · ★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 開発者ツール
入力が必要なもの：GITHUB_TOKEN

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： GITHUB_TOKEN, GITHUB_OWNER, GITHUB_REPO, SDLC_DEFAULT_BRANCH

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

GITHUB_TOKEN 秘密必須 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.

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント SakuraCianna で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの4929件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの4929件のうち62%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの4929件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Agentic SDLC MCPは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

入力が必要なもの：GITHUB_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.11.0）がレジストリに届いたのは24 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

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

作者：github広く使われている★ 3.4万5 日前更新

パソコンでもクラウドでも

インストール

Desktop Commander

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

作者：wonderwhy-er広く使われている↓ 71万/週★ 1万17 日前更新

パソコンで動く

インストール

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者：cloudflare成長中★ 444614 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.cloudflare.com

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

Agentic SDLC MCP

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

作者のREADME

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