之前还真做过，做一半我意识到一个问题，github 官方有 cli 我做半天还不如用官方的🤦♂️
我搞了个脚本, GitHub 自己的 CLI 对搜索这一块其实支持一般
找几个例子试了一下，感觉其实已经完全够用了
不是，现在这版还没到 README 那么重。 它目前的原理很轻： 先从 GitHub 拉你的 starred 仓库列表，保存到本地 stars.json。 这里面每个仓库本来就自带一些字段，比如： - full_name - description - html_url - language - topics 然后 search-stars.ps1 只是拿这些字段做本地字符串匹配和简单排序。 所以现在搜的其实只是： - 仓库名 - 描述 - 语言 - topics/tag
之前我做的时候因为 cli 没办法直接读 Electron 的存储，所以得有个中间文件做中转快照。我可以先试着搞下 cli 搜索功能，不过因为没有集成向量库，也达不到自然语言搜索的程度。集成向量库就太重了，还要用户加 embbiding 模型。
集成向量确实有点重,, 其实我很好奇, 你的项目有多少比例的用户会配置api, 使用ai搜索,分析? 你有做相关数据采集, 埋点吗
没有任何埋点，不收集遥测数据。毕竟涉及隐私和敏感数据，也不是商业软件。本来是自己做来自己用的。后来看有好多人有同样需求就开源了。 这个用户群本身就是 github 用户，而且是有大量星标收藏爱折腾各种项目的。这个画像应该都会配 api。
可是 cli 的话还不如用官方 gh-cli 。而且现在 现在 codex 和 workbuddy trae 都有 github 的插件了。llm 调用起来很方面。这个项目可以做到视觉方便就行了。
对，我也是之前做了一半意识到这个问题。 挂着这个 issue 想看看大家有没有什么特殊场景官方那个不方便，需要第三方实现的
可是 cli 的话还不如用官方 gh-cli 。而且现在 现在 codex 和 workbuddy trae 都有 github 的插件了。llm 调用起来很方面。这个项目可以做到视觉方便就行了。 对，我也是之前做了一半意识到这个问题。 挂着这个 issue 想看看大家有没有什么特殊场景官方那个不方便，需要第三方实现的
我自己感觉，github官方stars最大的问题是她这个标签系统感觉是废的，标签总数有限制，我有几百个stars感觉已经没法管理了，自己重新整理一遍需要花费非常多的时间，如果纯靠ai来自动检索又会浪费很多的token，而且东西非常多这样子的检索效果不好。这个GSM项目我觉得提供了一个很好的思路，可以让ai先初步打一遍tag，然后做总结，然后再进一步进行筛需分类。
可是 cli 的话还不如用官方 gh-cli 。而且现在 现在 codex 和 workbuddy trae 都有 github 的插件了。llm 调用起来很方面。这个项目可以做到视觉方便就行了。 对，我也是之前做了一半意识到这个问题。 挂着这个 issue 想看看大家有没有什么特殊场景官方那个不方便，需要第三方实现的 我自己感觉，github官方stars最大的问题是她这个标签系统感觉是废的，标签总数有限制，我有几百个stars感觉已经没法管理了，自己重新整理一遍需要花费非常多的时间，如果纯靠ai来自动检索又会浪费很多的token，而且东西非常多这样子的检索效果不好。这个GSM项目我觉得提供了一个很好的思路，可以让ai先初步打一遍tag，然后做总结，然后再进一步进行筛需分类。
我打算弄个mcp，佬友有什么需要的场景用例么？
可是 cli 的话还不如用官方 gh-cli 。而且现在 现在 codex 和 workbuddy trae 都有 github 的插件了。llm 调用起来很方面。这个项目可以做到视觉方便就行了。 对，我也是之前做了一半意识到这个问题。 挂着这个 issue 想看看大家有没有什么特殊场景官方那个不方便，需要第三方实现的 我自己感觉，github官方stars最大的问题是她这个标签系统感觉是废的，标签总数有限制，我有几百个stars感觉已经没法管理了，自己重新整理一遍需要花费非常多的时间，如果纯靠ai来自动检索又会浪费很多的token，而且东西非常多这样子的检索效果不好。这个GSM项目我觉得提供了一个很好的思路，可以让ai先初步打一遍tag，然后做总结，然后再进一步进行筛需分类。 我打算弄个mcp，佬友有什么需要的场景用例么？
因为我主要是想用它进行stars的管理，某种程度上替代gh上各种awesome库，相当于用stars来构建自己的不同任务场景下的stars，然后在我实际比如科研、开发、项目管理过程中，让ai直接在GSM中去检索看我star的库中哪些比较好，然后给我提供建议指导。
按照这个需求的话，mcp可能只需要做的更多是在已有的stars中进行高效精确的检索。毕竟有时候任务很复杂，stars多了自己也记不住，想用ai代替这个分类检索的过程
可是 cli 的话还不如用官方 gh-cli 。而且现在 现在 codex 和 workbuddy trae 都有 github 的插件了。llm 调用起来很方面。这个项目可以做到视觉方便就行了。 对，我也是之前做了一半意识到这个问题。 挂着这个 issue 想看看大家有没有什么特殊场景官方那个不方便，需要第三方实现的 我自己感觉，github官方stars最大的问题是她这个标签系统感觉是废的，标签总数有限制，我有几百个stars感觉已经没法管理了，自己重新整理一遍需要花费非常多的时间，如果纯靠ai来自动检索又会浪费很多的token，而且东西非常多这样子的检索效果不好。这个GSM项目我觉得提供了一个很好的思路，可以让ai先初步打一遍tag，然后做总结，然后再进一步进行筛需分类。 我打算弄个mcp，佬友有什么需要的场景用例么？ 因为我主要是想用它进行stars的管理，某种程度上替代gh上各种awesome库，相当于用stars来构建自己的不同任务场景下的stars，然后在我实际比如科研、开发、项目管理过程中，让ai直接在GSM中去检索看我star的库中哪些比较好，然后给我提供建议指导。 按照这个需求的话，mcp可能只需要做的更多是在已有的stars中进行高效精确的检索。毕竟有时候任务很复杂，stars多了自己也记不住，想用ai代替这个分类检索的过程
那就mcp配合内置的向量搜索应该就可以
搞了一版，大家可以试试。实在抱歉拖了这么久，之前的PR让国产模型搞坏了。这次要感谢马大善人的免费grok 4.5
@RunMintOn 你好！之前讨论的 agent 访问能力已经以 MCP 服务 的形式落地了（PR #250），在 v0.7.1 发布。
相比单独做 CLI，MCP 可以直接对接 Claude Code / Cursor 等 agent，在已有 AI 分析、向量搜索能力之上做只读检索，无需中间快照文件。
欢迎下载试用，有问题可以继续在相关 issue 反馈。本 issue 先关闭；若体验上有阻塞再开新 issue 即可。
Activity
AmintaCCCP commentedon May 26, 2026
之前还真做过，做一半我意识到一个问题，github 官方有 cli 我做半天还不如用官方的🤦♂️
RunMintOn commentedon May 26, 2026
我搞了个脚本, GitHub 自己的 CLI 对搜索这一块其实支持一般
找几个例子试了一下，感觉其实已经完全够用了
AmintaCCCP commentedon May 26, 2026
之前我做的时候因为 cli 没办法直接读 Electron 的存储，所以得有个中间文件做中转快照。我可以先试着搞下 cli 搜索功能，不过因为没有集成向量库，也达不到自然语言搜索的程度。集成向量库就太重了，还要用户加 embbiding 模型。
RunMintOn commentedon May 26, 2026
集成向量确实有点重,, 其实我很好奇, 你的项目有多少比例的用户会配置api, 使用ai搜索,分析? 你有做相关数据采集, 埋点吗
AmintaCCCP commentedon May 26, 2026
没有任何埋点，不收集遥测数据。毕竟涉及隐私和敏感数据，也不是商业软件。本来是自己做来自己用的。后来看有好多人有同样需求就开源了。
这个用户群本身就是 github 用户，而且是有大量星标收藏爱折腾各种项目的。这个画像应该都会配 api。
twodogegg commentedon Jun 28, 2026
可是 cli 的话还不如用官方 gh-cli 。而且现在 现在 codex 和 workbuddy trae 都有 github 的插件了。llm 调用起来很方面。这个项目可以做到视觉方便就行了。
AmintaCCCP commentedon Jun 28, 2026
对，我也是之前做了一半意识到这个问题。
挂着这个 issue 想看看大家有没有什么特殊场景官方那个不方便，需要第三方实现的
stdAri commentedon Jul 13, 2026
我自己感觉，github官方stars最大的问题是她这个标签系统感觉是废的，标签总数有限制，我有几百个stars感觉已经没法管理了，自己重新整理一遍需要花费非常多的时间，如果纯靠ai来自动检索又会浪费很多的token，而且东西非常多这样子的检索效果不好。这个GSM项目我觉得提供了一个很好的思路，可以让ai先初步打一遍tag，然后做总结，然后再进一步进行筛需分类。
AmintaCCCP commentedon Jul 13, 2026
我打算弄个mcp，佬友有什么需要的场景用例么？
stdAri commentedon Jul 13, 2026
因为我主要是想用它进行stars的管理，某种程度上替代gh上各种awesome库，相当于用stars来构建自己的不同任务场景下的stars，然后在我实际比如科研、开发、项目管理过程中，让ai直接在GSM中去检索看我star的库中哪些比较好，然后给我提供建议指导。
按照这个需求的话，mcp可能只需要做的更多是在已有的stars中进行高效精确的检索。毕竟有时候任务很复杂，stars多了自己也记不住，想用ai代替这个分类检索的过程
AmintaCCCP commentedon Jul 13, 2026
那就mcp配合内置的向量搜索应该就可以
AmintaCCCP commentedon Jul 23, 2026
搞了一版，大家可以试试。实在抱歉拖了这么久，之前的PR让国产模型搞坏了。这次要感谢马大善人的免费grok 4.5
AmintaCCCP commentedon Jul 23, 2026
@RunMintOn 你好！之前讨论的 agent 访问能力已经以 MCP 服务 的形式落地了（PR #250），在 v0.7.1 发布。
相比单独做 CLI，MCP 可以直接对接 Claude Code / Cursor 等 agent，在已有 AI 分析、向量搜索能力之上做只读检索，无需中间快照文件。
如何体验
注意
欢迎下载试用，有问题可以继续在相关 issue 反馈。本 issue 先关闭；若体验上有阻塞再开新 issue 即可。