Agentic SDLC MCP

Name: Agentic SDLC MCP
Author: SakuraCianna

제작자: SakuraCianna버전 1.11.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.SakuraCianna/agentic-sdlc-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 개발자 도구
입력해야 할 값: GITHUB_TOKEN

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
직접 입력할 값: GITHUB_TOKEN, GITHUB_OWNER, GITHUB_REPO, SDLC_DEFAULT_BRANCH

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

GITHUB_TOKEN 비밀 필수 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.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SakuraCianna 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 4923개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 4923개 중 62%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4923개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Agentic SDLC MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: GITHUB_TOKEN

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.11.0)은 24일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

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

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT4일 전 업데이트

설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT17일 전 업데이트

설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Agentic SDLC MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 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