MCP Server Demo

GitHubコードレビューMCPサービスは、Claude AIに基づくコードレビューツールで、GitHubリポジトリの自動化コードレビュー、セキュリティ脆弱性スキャン、パフォーマンス分析などの機能を提供し、MCPプロトコルとの統合をサポートしています。

開発者ツールバージョン管理 #コードレビュー #AIツール #GitHub統合 #セキュリティスキャン .Python

スコア : 2ポイント

ダウンロード数 : 19

更新時間 : 2025-04-28

GitHubコードレビューMCPサーバーとは？

GitHubコードレビューMCPサーバーは、Model Context Protocol (MCP) に基づくAI駆動のツールで、GitHubリポジトリを分析することで、コードレビュー、パフォーマンス最適化、セキュリティスキャン、ベストプラクティス比較などの機能を提供します。

GitHubコードレビューMCPサーバーの使い方は？

GitHubリポジトリのURLを入力するだけで、すぐにコードレビューを開始できます。特定の分野（セキュリティ、パフォーマンスなど）に焦点を当て、改善提案を生成することもサポートしています。

適用シナリオ

開発者がコード品質を向上させ、パフォーマンスを最適化し、またはセキュリティを強化する必要があるシナリオに適しています。特にチーム協業や継続的インテグレーション環境に最適です。

主要機能

リポジトリ分析GitHubリポジトリを分析し、コード品質、依存関係の状態、潜在的な脆弱性などの包括的なフィードバックを提供します。

焦点を絞ったレビュー必要に応じて（パフォーマンス、セキュリティ、ベストプラクティスなど）レビュープロセスをカスタマイズします。

改善提案コードベース全体または特定のファイルに対して具体的な最適化策を提案します。

依存関係スキャンプロジェクト内の古いパッケージと潜在的なリスクを検出し、修復提案を提供します。

パフォーマンス最適化パフォーマンスのボトルネックを特定し、チューニング戦略を提案します。

利点と制限

利点

AI支援による自動化コードレビューで時間を節約

複数の言語とテクノロジースタックをサポート

特定の分野に焦点を当てた深い検査

詳細なPR説明と改善ヒントを生成

制限

非常に大きなコードベースに対しては、より高い計算リソースが必要になる場合があります。

入力されたリポジトリURLとコンテキスト情報に完全に依存しています。

使い方

MCPサーバーのインストール

Python 3.12以上がインストールされていることを確認し、GitHub APIキーを設定してください。

サーバーの起動

以下のコマンドを実行して、ローカルのMCPサービスを起動します。

コードレビューリクエストの送信

MCPをサポートする任意のアプリでリポジトリURLを入力し、関心領域を選択してください。

使用例

基本的なコードレビューオープンソースリポジトリに対して包括的なコードレビューを行います。

パフォーマンス最適化に焦点を当てるパフォーマンス問題に特化した深い分析を行います。

よくある質問

GitHub APIの制限を回避するにはどうすればいいですか？

複数のプログラミング言語をサポートしていますか？

🚀 GitHub コードレビュー MCP サービス

Claudeを使用したAI駆動のGitHubリポジトリコードレビューサービスです。Claudeを活用して、コードの品質向上や潜在的な問題の発見を支援します。

🚀 クイックスタート

このサービスを使用することで、GitHubリポジトリのコードレビューを効率的に行うことができます。以下の手順に従って、サービスを始めましょう。

✨ 主な機能

リポジトリ分析：URLを提供するだけでGitHubリポジトリを分析できます。
集中レビュー：レビューの焦点領域（例：「セキュリティ、パフォーマンス、ベストプラクティス」）を指定できます。
改善提案：コードベースの改善に関する具体的な提案を得ることができます。
ファイルレベルの分析：特定のファイルに対する詳細なフィードバックを取得できます。
セキュリティスキャン：セキュリティホールを特定し、修復提案を提供します。
依存関係分析：プロジェクトの依存関係を分析し、古いパッケージや潜在的なホールを発見します。
コード品質指標：コードの複雑さ、重複率、保守性に関する洞察を得ることができます。
パフォーマンス分析：パフォーマンスのボトルネックを特定し、最適化提案を提供します。
ベストプラクティス比較：コードを業界のベストプラクティスと比較します（フレームワークを指定可能）。
プルリクエスト説明生成：包括的なプルリクエスト説明を自動生成します。
Cascadeプロンプト生成：改善を実施するためのCascade固有のプロンプトを作成します。

📦 インストール

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/your-repository.git

仮想環境を設定し、依存関係をインストールします。

python -m venv env
source env/bin/activate  # Windowsでは`env\Scripts\activate`を使用
pip install -r requirements.txt

サーバーを起動します。

python main.py

💻 使用例

基本的な使用法

レポジトリをレビューする

Please review the GitHub repository at https://github.com/username/repo-name

特定の分野に焦点を当ててレビューする

Review https://github.com/username/repo-name with focus on security and performance

改善提案を取得する

Suggest improvements for the repository https://github.com/username/repo-name

レビュー済みのレポジトリをリストする

Show me all the repositories that have been reviewed

Cascadeプロンプトを生成する

Generate a Cascade prompt for the improvements to https://github.com/username/repo-name

改善されたコードを取得する

Show me improved code for the file src/components/Button.js in https://github.com/username/repo-name

📚 ドキュメント

什么是MCP？

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、LLMアプリケーションと外部データソースおよびツールをシームレスに統合するためのオープンプロトコルです。AI駆動のIDEを構築している場合、チャットインターフェイスを強化している場合、またはカスタムAIワークフローを作成している場合、MCPはLLMを必要なコンテンツに接続するための標準的な方法を提供します。

概要

このサービスは、ユーザーが以下のことを行うための一連のツールを提供します。

GitHubリポジトリを提出してコードレビューを受ける。
コードベースに対する詳細なフィードバックと提案を取得する。
特定の分野（例：セキュリティ、パフォーマンス、ベストプラクティス）に焦点を当てたレビューを行う。
レビュー履歴を追跡し、以前のレビュー結果にアクセスする。

MCP ツール

このMCPサーバーは以下のツールを提供します。

リポジトリレビューツール

review_repository(repo_url: str, focus_areas: Optional[str] = None)：URLを指定してリポジトリをレビューに提出し、オプションで焦点領域を指定できます。
list_reviewed_repositories()：すべてのレビュー済みのリポジトリをリストします。

改善提案ツール

suggest_improvements(repo_url: str)：指定されたリポジトリに対する改善提案を提供します。
get_improvement_details(repo_url: str, file_path: str)：特定のファイルの改善詳細情報を取得します。

セキュリティとパフォーマンスツール

scan_for_vulnerabilities(repo_url: str)：リポジトリ内のセキュリティホールをスキャンします。
analyze_performance(repo_url: str)：リポジトリのパフォーマンス問題を分析します。

コード生成ツール

generate_improved_code(repo_url: str, file_path: str)：指定されたファイルの改善後のコードを生成します。
create_cascade_prompt(repo_url: str)：改善を実施するためのCascadeプロンプトを作成します。