Code Review Server

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2025.03.25 5
JavaScript代码审查代码分析LLM 集成开发效率
mcp-code-review-server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的自定义代码审查服务器,利用 Repomix 和大型语言模型 (LLMs) 进行代码审查。它能够扁平化代码库结构,并通过 LLMs 分析代码,提供结构化的代码审查报告,包括具体问题和改进建议。支持多种 LLM 提供商(如 OpenAI、Anthropic、Gemini),并能够处理大型代码库的分块分析。
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Overview

基本能力

产品定位

mcp-code-review-server 是一个专注于代码审查和分析的工具,旨在帮助开发者提高代码质量、识别潜在问题并提供改进建议。

核心功能

  • 代码库扁平化:使用 Repomix 将代码库扁平化为文本表示形式,便于分析。
  • 代码审查:利用大型语言模型 (LLMs) 进行详细的代码审查,识别安全漏洞、性能瓶颈和代码质量问题。
  • 多 LLM 提供商支持:支持 OpenAI、Anthropic 和 Gemini 等多种 LLM 提供商。
  • 分块处理:能够处理大型代码库的分块分析,确保在 LLM 上下文限制内完成审查。
  • 结构化输出:生成结构化的 JSON 格式审查报告,包括问题、严重性、建议等。

适用场景

  • 代码质量评估:对代码库进行全面的质量评估,识别潜在问题。
  • 安全审查:检查代码中的安全漏洞和潜在风险。
  • 性能优化:分析代码中的性能瓶颈并提供优化建议。
  • 维护性改进:评估代码的可维护性,并提供改进建议。

工具列表

  1. analyze_repo
  2. 能力:扁平化代码库结构,生成代码库的文本表示形式,便于初始分析。
  3. 适用场景:快速了解代码库的结构和组织,准备进行更深入的代码审查。

  4. code_review

  5. 能力:利用 LLMs 进行详细的代码审查,生成结构化的审查报告。
  6. 适用场景:需要详细代码质量评估、安全审查或性能优化的场景。

常见问题解答

  • 如何配置 LLM 提供商?:在 .env 文件中设置 LLM_PROVIDER 和相应的 API 密钥。
  • 如何处理大型代码库?:服务器会自动分块处理代码,确保在 LLM 上下文限制内完成审查。
  • 如何自定义审查重点?:通过 focusAreas 参数指定审查重点(如安全、性能、质量等)。

使用教程

使用依赖

确保已安装 Node.js 和 npm。

安装教程

# 克隆仓库
git clone https://github.com/yourusername/code-review-server.git
cd code-review-server

# 安装依赖
npm install

# 构建服务器
npm run build

配置

创建 .env 文件并配置 LLM 提供商和 API 密钥:

cp .env.example .env

编辑 .env 文件:

# LLM 提供商配置
LLM_PROVIDER=OPEN_AI
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

调试方式

启动服务器:

node build/index.js

使用 CLI 工具进行测试:

node build/cli.js ./my-project --types .js,.ts --detail detailed --focus security,quality

开发模式

# 运行测试
npm test

# 开发模式
npm run watch

# 运行 MCP 检查工具
npm run inspector

许可证

该项目遵循 MIT 开源许可条款。