MCP Code Review Server

🚀 代碼審查服務器

代碼審查服務器是一個自定義的MCP服務器，它藉助Repomix和大型語言模型（LLM）開展代碼審查工作。通過該服務器，用戶能夠對代碼庫進行全面分析，獲取結構化的審查結果，包含具體問題和改進建議。

✨ 主要特性

• 代碼庫扁平化：使用Repomix將代碼庫進行扁平化處理。
• 代碼智能分析：利用大型語言模型對代碼進行深入分析。
• 結構化審查結果：獲得包含具體問題和建議的結構化代碼審查結果。
• 多LLM供應商支持：支持多種LLM供應商，如OpenAI、Anthropic、Gemini。
• 大代碼庫處理：具備處理大代碼庫分塊的能力。

📦 安裝指南

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

# 安裝依賴
npm install

# 構建服務器
npm run build

📚 詳細文檔

配置

基於.env.example模板創建根目錄下的.env文件：

cp .env.example .env

編輯.env文件以設置首選的LLM供應商和API密鑰：

# LLM 供應商配置
LLM_PROVIDER=OPEN_AI
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

使用方法

作為MCP服務器

該代碼審查服務器實現Model Context Protocol (MCP)，可與任何MCP客戶端一起使用：

# 啟動服務器
node build/index.js

服務器提供兩個主要工具：

1. analyze_repo：使用Repomix扁平化代碼庫
2. code_review：利用LLM執行代碼審查

使用情況指南

analyze_repo

當需要以下功能時使用此工具：

• 獲取代碼庫的總體概覽
• 瞭解代碼庫的目的和結構
• 分析代碼庫的主要組成部分

示例用法：

# 示例命令
node build/index.js analyze_repo --path /path/to/your/repo

code_review

當需要以下功能時使用此工具：

• 深入分析代碼質量
• 識別潛在問題和漏洞
• 獲取改進建議

示例用法：

# 示例命令
node build/index.js code_review --path /path/to/your/repo --focus SECURITY,MAINTAINABILITY

LLM 集成細節

1. 模型選擇與配置：
   • 默認使用供應商提供的特定版本，如OpenAI的gpt-4-turbo、Anthropic的claude-3-sonnet和Gemini的gemini-1.5-flash-preview。
   • 允許用戶通過環境變量覆蓋默認模型選擇。
2. API 調用與錯誤處理：
   • 實現了重試邏輯，增強API調用的穩定性。
   • 包括請求超時和錯誤處理機制，確保服務可靠性。
3. 代碼處理流程：
   • 使用Repomix工具將代碼庫轉換為線性文本，便於模型分析。
   • 根據上下文窗口限制對代碼進行分塊處理，確保模型能夠有效處理。

代碼審查輸出格式

代碼審查結果以結構化的JSON格式返回：

{
  "summary": "代碼庫的簡要總結和目的描述",
  "issues": [
    {
      "type": "SECURITY|PERFORMANCE|QUALITY|MAINTAINABILITY",
      "severity": "HIGH|MEDIUM|LOW",
      "description": "問題的具體描述",
      "line_numbers": [12, 15],
      "recommendation": "建議的修復方案"
    }
  ],
  "strengths": ["代碼庫的優點列表"],
  "recommendations": ["總體改進建議"]
}

📄 許可證

本項目採用MIT許可證。