Code Review Analyst MCP

基于Gemini的MCP服务器，提供代码审查、分析、文档生成和逻辑验证功能，支持PR评审、代码异味检测、复杂度分析等13个工具。

开发者工具人工智能聊天机器人 #代码审查 #AI分析 #文档生成 #逻辑验证 .TypeScript

评分 : 2分

下载量 : 0

更新时间 : 2026-03-12

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什么是Code Lens?

Code Lens是一个基于Model Context Protocol (MCP)的智能代码分析服务器，它利用Google Gemini的强大AI能力，为开发者提供自动化的代码审查、分析和文档生成服务。无论您是在审查Pull Request、重构代码还是需要理解复杂的代码逻辑，Code Lens都能提供专业的分析和建议。

如何使用Code Lens?

使用Code Lens非常简单：首先在您喜欢的开发工具（如VS Code、Cursor等）中配置MCP服务器，然后通过AI助手调用Code Lens提供的各种工具。您可以让它分析代码变更、检测潜在问题、生成测试计划，或者直接询问关于代码的任何问题。

适用场景

Code Lens特别适合以下场景： 1. 代码审查：自动分析Pull Request，识别风险并提供合并建议 2. 代码重构：检测代码异味，提供重构建议 3. 文档生成：自动为代码生成详细的文档注释 4. 逻辑验证：验证算法逻辑的正确性 5. 性能分析：评估代码的时间和空间复杂度

主要功能

智能PR审查

自动分析代码变更，评估影响程度，检测API破坏性变更，并提供详细的审查总结和合并建议。

代码深度分析

深入分析单个源代码文件，提供重构建议、代码异味检测、文档生成和自然语言问答功能。

逻辑验证

利用Gemini的代码执行沙箱验证算法逻辑的正确性，确保代码按预期工作。

结构化输出

所有分析结果都采用标准化的JSON格式返回，便于程序化处理和集成到其他工具中。

联网搜索

集成Google搜索功能，可获取最新的技术文档和API参考信息。

任务生命周期支持

支持长时间运行的任务，提供进度更新、取消功能和结果缓存机制。

优势

🤖 智能分析：基于Google Gemini的强大AI能力，提供专业的代码分析

🔄 自动化流程：完整的PR审查流程自动化，节省人工审查时间

📊 结构化输出：所有结果都采用标准JSON格式，便于集成和处理

🔍 深度分析：支持从代码异味检测到性能分析的多个维度

🌐 联网能力：可获取最新的技术信息和文档

⚡ 快速响应：使用Gemini Flash模型，分析速度快

局限性

🔑 需要API密钥：必须配置Google Gemini API密钥才能使用

📝 依赖Git：代码变更分析需要Git环境支持

💾 内存限制：大文件或复杂代码分析可能受限于模型上下文长度

🌍 网络依赖：需要稳定的网络连接访问Gemini API

🎯 特定场景：主要针对代码分析，不适合通用文本处理

如何使用

获取API密钥

访问Google AI Studio获取Gemini API密钥，这是使用Code Lens的前提条件。

配置开发工具

在您使用的开发工具中配置MCP服务器。以下是VS Code的配置示例：

开始使用

在AI助手中调用Code Lens提供的工具，例如分析代码变更或审查Pull Request。

使用案例

Pull Request审查

当团队成员提交Pull Request时，使用Code Lens自动审查变更，评估风险并提供合并建议。

代码重构辅助

在重构复杂代码时，使用Code Lens识别代码异味并提供重构建议。

算法逻辑验证

在实现复杂算法时，验证逻辑的正确性和性能。

技术调研

在开发过程中需要了解新技术或API时，使用联网搜索功能。

常见问题

Code Lens需要付费吗？

支持哪些编程语言？

分析结果准确吗？

如何处理大型代码库？

数据隐私如何保障？

支持私有部署吗？

🚀 Code Lens MCP Server

Code Lens MCP Server 是一个由 Google Gemini 驱动的 MCP 服务器，可用于自动化代码审查、分析和文档生成，为开发者提供高效、准确的代码处理解决方案。

🚀 快速开始

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

Docker

docker run -i --rm -e GEMINI_API_KEY="your-api-key" ghcr.io/j0hanz/code-lens

或者使用 Docker Compose：

GEMINI_API_KEY=your-api-key docker compose up

✨ 主要特性

PR 审查流程：生成差异、评估影响、检测 API 重大变更，并生成带有合并建议的审查摘要。
文件分析：加载任何源文件以获取重构建议、检测代码异味、生成文档，并支持自然语言问答。
逻辑验证：使用 Gemini 的代码执行沙箱验证算法。
结构化输出：所有工具通过 Zod v4 输出模式返回经过验证的 JSON。
网络搜索：使用 Google Search with Grounding 进行最新信息检索。
任务生命周期支持：除 load_file 外，所有工具都可以通过 MCP 任务运行，并支持轮询、取消和进度更新。

📦 安装指南

环境要求

Node.js >= 24
一个 Gemini API 密钥 (GEMINI_API_KEY 或 GOOGLE_API_KEY)

各客户端安装配置

在 VS Code 中安装

添加到 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

或者通过 CLI 安装：

code --add-mcp '{"name":"code-lens","command":"npx","args":["-y","@j0hanz/code-lens-mcp@latest"]}'

更多信息，请参阅 VS Code MCP 文档。

在 VS Code Insiders 中安装

添加到 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

或者通过 CLI 安装：

code-insiders --add-mcp '{"name":"code-lens","command":"npx","args":["-y","@j0hanz/code-lens-mcp@latest"]}'

更多信息，请参阅 VS Code Insiders MCP 文档。

在 Cursor 中安装

添加到 ~/.cursor/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Cursor MCP 文档。

在 Visual Studio 中安装

添加到 mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Visual Studio MCP 文档。

在 Goose 中安装

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Goose MCP 文档。

在 LM Studio 中安装

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 LM Studio MCP 文档。

在 Claude Desktop 中安装

添加到 claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Claude Desktop MCP 文档。

在 Claude Code 中安装

claude mcp add code-lens -- npx -y @j0hanz/code-lens-mcp@latest

或者添加到配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Claude Code MCP 文档。

在 Windsurf 中安装

添加到 ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Windsurf MCP 文档。

在 Amp 中安装

amp mcp add code-lens -- npx -y @j0hanz/code-lens-mcp@latest

或者添加到配置文件：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Amp MCP 文档。

在 Cline 中安装

添加到 cline_mcp_settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Cline MCP 文档。

在 Codex CLI 中安装

添加到 ~/.codex/config.yaml：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Codex CLI MCP 文档。

在 GitHub Copilot 中安装

添加到 .vscode/mcp.json：

{
  "servers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 GitHub Copilot MCP 文档。

在 Warp 中安装

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Warp MCP 文档。

在 Kiro 中安装

添加到 .kiro/settings/mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Kiro MCP 文档。

在 Gemini CLI 中安装

添加到 ~/.gemini/settings.json：

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Gemini CLI MCP 文档。

在 Zed 中安装

添加到 ~/.config/zed/settings.json：

{
  "context_servers": {
    "code-lens": {
      "settings": {
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"]
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Zed MCP 文档。

在 Augment 中安装

添加到 VS Code 的 settings.json 文件的 augment.advanced 部分：

{
  "augment.advanced": {
    "mcpServers": [
      {
        "id": "code-lens",
        "command": "npx",
        "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
        "env": {
          "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
        }
      }
    ]
  }
}

更多信息，请参阅 Augment MCP 文档。

在 Roo Code 中安装

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Roo Code MCP 文档。

在 Kilo Code 中安装

{
  "mcpServers": {
    "code-lens": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@j0hanz/code-lens-mcp@latest"],
      "env": {
        "GEMINI_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

更多信息，请参阅 Kilo Code MCP 文档。

💻 使用示例

PR 审查流程

调用 generate_diff 捕获未暂存或已暂存的更改。
运行 analyze_pr_impact 评估严重程度和重大变更。
运行 generate_review_summary 生成风险评级和合并建议。
运行 detect_api_breaking_changes 检查公共 API 是否有重大变更。
运行 generate_test_plan 生成优先级测试用例。

单文件分析

调用 load_file 缓存源文件。
运行 refactor_code 获取结构改进建议。
运行 detect_code_smells 检测 Fowler 分类法中的反模式。
运行 generate_documentation 生成 JSDoc/TSDoc 存根。
使用 ask_about_code 对文件进行自然语言问答。
使用 verify_logic 通过代码执行验证算法。

性能审计

对性能敏感的更改调用 generate_diff。
运行 analyze_time_space_complexity 检测大 O 复杂度退化。

研究

使用 web_search 通过 Google Search with Grounding 获取最新的文档或 API 参考。

📚 详细文档

架构

[MCP Client]
    │
    │ 传输方式: stdio
    ▼
[MCP Server: code-lens]
    │ 入口: src/index.ts → src/server.ts
    │
    ├── initialize / initialized (生命周期握手)
    │
    ├── tools/call ──────────────────────────────────────────────
    │   │
    │   │ 基于差异的工具 (需要先调用 generate_diff):
    │   ├── [generate_diff]              同步 — 捕获 git 差异
    │   ├── [analyze_pr_impact]          快速 — 严重程度和影响评估
    │   ├── [generate_review_summary]    快速 — 风险和合并建议
    │   ├── [generate_test_plan]         快速 — 测试用例
    │   ├── [analyze_time_space_complexity] 快速 — 大 O 复杂度分析
    │   ├── [detect_api_breaking_changes]  快速 — API 重大变更检测
    │   │
    │   │ 基于文件的工具 (需要先调用 load_file):
    │   ├── [load_file]                  同步 — 缓存源文件
    │   ├── [refactor_code]              快速 — 重构建议
    │   ├── [detect_code_smells]         快速 — 代码异味检测
    │   ├── [generate_documentation]     快速 — 文档存根生成
    │   ├── [ask_about_code]             快速 — 问答
    │   ├── [verify_logic]               快速 — 代码执行验证
    │   │
    │   │ 独立工具:
    │   └── [web_search]                 快速 — Google 搜索
    │
    ├── resources/read ──────────────────────────────────────────
    │   ├── [internal://instructions]        服务器使用指南
    │   ├── [internal://tool-catalog]        工具参考
    │   ├── [internal://workflows]           工作流序列
    │   ├── [internal://server-config]       运行时配置
    │   ├── [internal://tool-info/{name}]    每个工具的详细信息
    │   ├── [internal://diff/current]        缓存的差异 (text/x-patch)
    │   └── [internal://file/current]        缓存的源文件
    │
    ├── prompts/get ─────────────────────────────────────────────
    │   ├── [get-help]           完整的服务器说明
    │   ├── [review-guide]       工具 + 重点区域工作流
    │   ├── [select-workflow]    根据变更类型选择的管道
    │   ├── [analyze-file]       文件分析管道
    │   └── [tool-chain]         工具先决条件链
    │
    └── 功能: 结构化输出、工具注释、通知

请求生命周期

[客户端] -- initialize {protocolVersion, capabilities} --> [服务器]
[服务器] -- {protocolVersion, capabilities, serverInfo} --> [客户端]
[客户端] -- notifications/initialized --> [服务器]
[客户端] -- tools/call {name, arguments} --> [服务器]
[服务器] -- notifications/progress {token, progress, total} --> [客户端]
[服务器] -- {content, structuredContent, isError?} --> [客户端]

任务生命周期

generate_diff 和 load_file 仅支持同步。所有其他工具都支持 taskSupport: optional。
请求者可以提供任务 TTL。服务器使用该值，最大不超过 MAX_TASK_TTL_MS，如果未提供则使用 TASK_TTL_MS。
取消的任务将保持为 cancelled 状态，并且 tasks/result 返回一个取消形状的工具结果。

MCP 表面

工具

工具	描述	先决条件	模式
`generate_diff`	捕获 git 差异（未暂存/已暂存）并在服务器端缓存	—	同步
`analyze_pr_impact`	评估严重程度、类别、重大变更和回滚复杂度	`generate_diff`	快速
`generate_review_summary`	PR 摘要、风险评级和合并建议	`generate_diff`	快速
`generate_test_plan`	优先级测试用例和覆盖指导	`generate_diff`	快速
`analyze_time_space_complexity`	大 O 复杂度分析和退化检测	`generate_diff`	快速
`detect_api_breaking_changes`	检测 API/接口的重大变更	`generate_diff`	快速
`load_file`	缓存源文件以供分析工具使用	—	同步
`refactor_code`	提供复杂度、重复、命名和分组方面的建议	`load_file`	快速
`detect_code_smells`	检测结构代码异味（Fowler 分类法）	`load_file`	快速
`generate_documentation`	为公共导出生成 JSDoc/TSDoc 文档存根	`load_file`	快速
`ask_about_code`	对缓存文件进行自然语言问答	`load_file`	快速
`verify_logic`	通过 Gemini 代码执行沙箱验证算法	`load_file`	快速
`web_search`	使用 Google Search with Grounding 进行搜索	—	快速

资源

URI	描述	MIME 类型
`internal://instructions`	完整的服务器使用说明	`text/markdown`
`internal://tool-catalog`	工具参考：模型、参数、输出和数据流	`text/markdown`
`internal://workflows`	推荐的工作流和工具序列	`text/markdown`
`internal://server-config`	运行时配置和限制	`text/markdown`
`internal://tool-info/{toolName}`	每个工具的详细信息（参数化）	`text/markdown`
`internal://diff/current`	最近生成的差异	`text/x-patch`
`internal://file/current`	最近加载的源文件	`text/plain`

提示

提示	描述
`get-help`	完整的服务器说明：功能、工具、资源和约束
`review-guide`	特定工具和重点区域的工作流指南
`select-workflow`	根据变更类型推荐的工具管道
`analyze-file`	基于目标的单文件分析工具管道
`tool-chain`	给定工具的完整先决条件链

MCP 功能

工具注释

所有工具都提供 MCP 工具注释：

注释	是否使用
`readOnlyHint`	是
`destructiveHint`	是
`idempotentHint`	是
`openWorldHint`	是

结构化输出

所有由 Gemini 驱动的工具都使用 Zod v4 输出模式，除了文本 content 之外，还返回经过验证的 structuredContent。

配置

变量	默认值	描述
`GEMINI_API_KEY`	—	必需。Gemini API 密钥。如果未设置，将使用 `GOOGLE_API_KEY`。
`GEMINI_MODEL`	`gemini-3-flash-preview`	覆盖所有工具的默认 Gemini 模型。
`MAX_DIFF_CHARS`	`120000`	差异的最大字符数。
`MAX_CONCURRENT_CALLS`	`10`	最大并发 Gemini API 调用数。
`MAX_CONCURRENT_BATCH_CALLS`	`2`	最大并发批量 Gemini 调用数。
`MAX_CONCURRENT_CALLS_WAIT_MS`	`2000`	并发信号量的等待超时时间。
`TASK_TTL_MS`	`300000`	当请求未指定 `task.ttl` 时，任务结果的默认保留时间（毫秒）。
`MAX_TASK_TTL_MS`	`3600000`	请求提供的任务 TTL 的上限。设置为 `0` 可移除上限。
`GEMINI_BATCH_MODE`	`off`	启用 Gemini 批量模式。
`GEMINI_HARM_BLOCK_THRESHOLD`	`BLOCK_NONE`	安全过滤阈值（`BLOCK_NONE`、`BLOCK_ONLY_HIGH`、`BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE`、`BLOCK_LOW_AND_ABOVE`）。
`GEMINI_DIFF_CACHE_ENABLED`	`false`	启用 Gemini 大差异的上下文缓存。
`GEMINI_DIFF_CACHE_TTL_S`	`3600`	缓存的 TTL（秒）（启用缓存时）。

CLI 标志

npx @j0hanz/code-lens-mcp@latest --model gemini-2.5-flash --max-diff-chars 200000

标志	环境变量等效项
`--model`, `-m`	`GEMINI_MODEL`
`--max-diff-chars`	`MAX_DIFF_CHARS`

安全

控制措施	状态
输入验证	所有工具输入使用 Zod v4 模式验证
路径安全	`load_file` 将路径限制在工作区根目录
标准输出安全	日志记录到标准错误输出；标准输出用于 MCP 协议
非 root 容器	Docker 以专用 `mcp` 用户身份运行

开发

npm install          # 安装依赖项
npm run build        # 编译 TypeScript
npm run dev          # 监听模式
npm run dev:run      # 以 --watch 模式运行并使用 .env 文件
npm run start        # 运行编译后的服务器
npm run type-check   # 对 src 和测试文件进行类型检查
npm run lint         # ESLint 检查
npm run test         # 运行测试套件
npm run format       # Prettier 格式化
npm run inspector    # MCP 检查器
npm run knip         # 检测死代码