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帮助团队用历史数据相似检索与组件分类来分流 GitHub 问题。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"triage-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析这个 GitHub issue，检索历史上相似的已报告问题，并给出可能的组件分类与分流建议：'用户在提交表单后页面一直加载，控制台偶发 500 错误。'
返回相似历史问题列表、可能关联的组件，以及用于分流处理的简要建议。
基于历史 issue 数据，判断下面这个问题最可能属于哪个组件，并说明依据：'移动端打开设置页时，通知开关状态显示错误。'
输出最可能的组件分类，并结合历史相似案例说明判断理由。
请对这条 GitHub issue 做初步 triage：找出相似已知问题、判断涉及组件，并总结给维护者的下一步查看线索：'API 响应正常，但仪表盘图表不显示数据。'
给出相似问题、组件归类结果，以及维护者可据此继续排查的要点。
开源维护者在收到大量 GitHub issue 时，可用它检索历史相似问题并判断涉及组件，减少人工初筛时间。这样能更快把问题路由给合适的负责人。
研发团队处理新缺陷报告时，可参考历史数据做组件分类，提升分流一致性。对于重复或相近问题，也能更早识别已有记录。
它是一个 MCP 工具，用于帮助大模型分流 GitHub issues。已知能力包括检索相似历史问题，以及基于历史数据进行组件分类。
从描述可知，它依赖 GitHub issue 以及历史数据来做相似检索和分类。更具体的数据来源、配置方式或权限要求，见源码仓库。
当前提供的素材没有安装与接入步骤。具体部署方式、运行环境和配置说明，见源码仓库。
帮助开发与运维人员从报错堆栈快速定位引入问题的提交与 PR。
帮助 AI 安全巡检、诊断并恢复 Docker 化服务，无需主机 Shell 权限。
通过 MCP 分析 GitHub 仓库健康度、分诊问题并生成行动项。
让 AI 通过 MCP 连接 GitHub，执行仓库管理与常见开发协作操作。
用标签驱动的问题分诊流程，规范状态流转并生成可追溯分诊记录。
将 GitHub 提交历史自动整理为分类清晰、便于发布的人类可读更新日志。