MCP Code Review Server

🚀 コードレビューサーバー

このコードレビューサーバーは、Repomixと大規模言語モデル（LLM）を利用して、カスタムMCPサーバーでコードレビューを実行します。

✨ 主な機能

• Repomixを使用してコードリポジトリを扁平化する
• 大規模言語モデルを利用してコードを分析する
• 具体的な問題と提案を含む構造化されたコードレビュー結果を得る
• 複数のLLMプロバイダー（OpenAI、Anthropic、Gemini）をサポートする
• 大規模コードリポジトリのチャンク処理を行う

📦 インストール

# リポジトリをクローンする
git clone https://github.com/yourusername/code-review-server.git
cd code-review-server

# 依存関係をインストールする
npm install

# サーバーをビルドする
npm run build

📚 ドキュメント

設定

.env.example テンプレートに基づいて、ルートディレクトリに .env ファイルを作成します。

cp .env.example .env

.env ファイルを編集して、好みのLLMプロバイダーとAPIキーを設定します。

# LLM プロバイダーの設定
LLM_PROVIDER=OPEN_AI
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

使い方

MCPサーバーとして

このコードレビューサーバーはModel Context Protocol (MCP)を実装しており、任意のMCPクライアントと一緒に使用できます。

# サーバーを起動する
node build/index.js

サーバーは2つの主要なツールを提供します。

1. analyze_repo：Repomixを使用してコードリポジトリを扁平化する
2. code_review：LLMを利用してコードレビューを実行する

使用ガイド

analyze_repo

• このツールは、以下の機能が必要な場合に使用します。
  • コードリポジトリの全体的な概要を取得する
  • コードリポジトリの目的と構造を理解する
  • コードリポジトリの主要な構成要素を分析する
• 使用例

# サンプルコマンド
node build/index.js analyze_repo --path /path/to/your/repo

code_review

• このツールは、以下の機能が必要な場合に使用します。
  • コード品質を深く分析する
  • 潜在的な問題や脆弱性を特定する
  • 改善提案を取得する
• 使用例

# サンプルコマンド
node build/index.js code_review --path /path/to/your/repo --focus SECURITY,MAINTAINABILITY

LLM 統合の詳細

1. モデルの選択と設定
   • デフォルトでは、プロバイダーが提供する特定のバージョンを使用します。例えば、OpenAIの gpt-4-turbo、Anthropicの claude-3-sonnet、Geminiの gemini-1.5-flash-preview です。
   • ユーザーは環境変数を使用してデフォルトのモデル選択を上書きできます。
2. API呼び出しとエラー処理
   • リトライロジックを実装して、API呼び出しの安定性を向上させます。
   • リクエストのタイムアウトとエラー処理メカニズムを含み、サービスの信頼性を確保します。
3. コード処理の流れ
   • Repomixツールを使用してコードリポジトリを線形テキストに変換し、モデルが分析しやすいようにします。
   • コンテキストウィンドウの制限に基づいてコードをチャンク処理し、モデルが効果的に処理できるようにします。

コードレビューの出力形式

コードレビューの結果は、構造化されたJSON形式で返されます。

{
  "summary": "コードリポジトリの簡単な要約と目的の説明",
  "issues": [
    {
      "type": "SECURITY|PERFORMANCE|QUALITY|MAINTAINABILITY",
      "severity": "HIGH|MEDIUM|LOW",
      "description": "問題の具体的な説明",
      "line_numbers": [12, 15],
      "recommendation": "提案された修正策"
    }
  ],
  "strengths": ["コードリポジトリの長所のリスト"],
  "recommendations": ["全体的な改善提案"]
}

📄 ライセンス

MIT