Agentic SDLC MCP

Name: Agentic SDLC MCP
Author: SakuraCianna

โดย SakuraCiannaรุ่น 1.11.0i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.SakuraCianna/agentic-sdlc-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GITHUB_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: GITHUB_TOKEN, GITHUB_OWNER, GITHUB_REPO, SDLC_DEFAULT_BRANCH

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agentic-sdlc --env GITHUB_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env GITHUB_OWNER='ใส่ค่าของคุณ' --env GITHUB_REPO='ใส่ค่าของคุณ' --env SDLC_DEFAULT_BRANCH='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y agentic-sdlc-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

GITHUB_TOKEN ความลับ จำเป็น 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.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SakuraCianna ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
… ยังไม่ตรวจ
ยังมีคนดูแล
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
… ยังไม่ตรวจ
มีสัญญาอนุญาต (license)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
– ไม่เกี่ยว
endpoint ตอบ
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
– ไม่เกี่ยว
ล็อกอินแบบ OAuth
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
… ยังไม่ตรวจ
คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4912 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 62% ของอีก 4912 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4912 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agentic SDLC MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GITHUB_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.11.0) เข้า registry 24 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

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

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา

ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Agentic SDLC MCP

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

README จากผู้ทำ

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