AI Code Review MCP

AI代码代理MCP服务器

一个全面的模型上下文协议（MCP）服务器，使用Codex CLI和Gemini CLI提供AI驱动的代码分析功能。该服务器支持智能、自动化的代码分析，支持多个AI代理、查找聚合以及详细的安全和性能评估。

特性

• 双AI审查引擎：利用Codex和Gemini进行全面的代码分析
• 综合评论：通过智能重复数据删除汇总多个审阅者的发现
• 类型安全：使用TypeScript和Zod构建，用于运行时验证
• 可配置的：通过JSON、环境变量或代码提供广泛的配置选项
• 生产准备就绪：包括重试逻辑、错误处理、日志记录和监视
• 安全：输入验证、CLI清理和安全第一设计
• 灵活的：支持多种编程语言并审查重点领域

架构概述

+---------------------------------------------------------------+
|                      MCP Client (Claude)                       |
+---------------------------+-----------------------------------+
                            | MCP Protocol (stdio)
                            v
+---------------------------------------------------------------+
|                 Code Review MCP Server                         |
|  +------------------+         +------------------+            |
|  |  Codex Service   |         |  Gemini Service  |            |
|  |  (CLI Direct)    |         |  (CLI Direct)    |            |
|  +--------+---------+         +--------+---------+            |
|           |                            |                       |
|           +------------+---------------+                       |
|                        v                                       |
|           +--------------------+                               |
|           | Review Aggregator  |                               |
|           | & Deduplication    |                               |
|           +--------------------+                               |
+---------------------------------------------------------------+

安装

来自NPM（推荐）

# Install globally
npm install -g ai-code-agent-mcp

# Or use directly with npx
npx ai-code-agent-mcp

NPM包: ai代码代理mcp

来源

git clone https://github.com/physics91/ai-code-review-mcp.git
cd ai-code-review-mcp
npm install
npm run build
npm link

使用Docker

docker pull code-review-mcp:latest
docker run -v ./config.json:/config.json code-review-mcp

先决条件

• Node.js 20.0.0或更高版本
• 已安装并配置Gemini CLI（供Gemini评测）
• 已安装并配置Codex CLI（用于Codex审查）

安装CLIs

Codex CLI

# Install from npm
npm install -g @anthropic-ai/codex

# Verify installation
codex --version

双子星命令行工具

# Example installation (adjust based on your system)
npm install -g @google/gemini-cli
# or
brew install gemini-cli

CLI路径自动检测

服务器会根据您的平台和环境自动检测CLI路径。在大多数情况下，您不需要指定确切的路径！

优先顺序

1. 环境变量 （最高优先级）

- CODEX_CLI_PATH -自定义Codex CLI路径 - GEMINI_CLI_PATH -自定义Gemini CLI路径

1. 配置文件 -中的显式路径 config.json

1. 平台特定路径 （自动检测）

- macOS/Linux：

- /usr/local/bin/{cli} - /usr/bin/{cli} - /opt/{cli}/bin/{cli} - ~/.local/bin/{cli} - /opt/homebrew/bin/{cli} （macOS Homebrew）

- 窗户：

- %APPDATA%\npm\{cli}.cmd - C:\Program Files\{cli}\{cli}.exe - C:\Program Files\Google\Gemini\gemini.exe （仅限双子座）

1. 系统路径 - which （Unix）或 where （Windows）命令

1. 后备方案 -假设CLI位于PATH中

配置选项

选项1：自动检测（推荐）

{
  "codex": {
    "cliPath": "auto"  // Automatically detects CLI path
  },
  "gemini": {
    "cliPath": "auto"  // Automatically detects CLI path
  }
}

选项2：环境变量

# Set custom CLI paths
export CODEX_CLI_PATH="/custom/path/codex"
export GEMINI_CLI_PATH="/opt/google/gemini/gemini"

选项3：显式配置

{
  "codex": {
    "cliPath": "/usr/local/bin/codex"
  },
  "gemini": {
    "cliPath": "/opt/gemini/bin/gemini"
  }
}

选项4：默认命令名

{
  "codex": {
    "cliPath": "codex"  // Uses 'codex' from PATH
  },
  "gemini": {
    "cliPath": "gemini"  // Uses 'gemini' from PATH
  }
}

检测日志

服务器在启动时记录检测到的CLI路径：

[INFO] Codex CLI path detected {
  path: "/usr/local/bin/codex",
  source: "detected",
  exists: true,
  platform: "darwin"
}

[INFO] Gemini CLI path detected {
  path: "/opt/homebrew/bin/gemini",
  source: "detected",
  exists: true,
  platform: "darwin"
}

检测源：

• env -来自环境变量
• config -来自配置文件
• detected -从平台特定路径自动检测
• which -发现使用 which/where 命令
• default -回退到命令名（如果不在PATH中，可能会失败）

配置

Claude桌面集成

添加到您的Claude Desktop配置(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "code-review": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/code-review-mcp/dist/index.js"],
      "env": {
        "CODE_REVIEW_MCP_LOG_LEVEL": "info",
        "CODEX_ENABLED": "true",
        "GEMINI_ENABLED": "true"
      }
    }
  }
}

注意：默认情况下，CLI路径会自动检测。仅设置 CODEX_CLI_PATH 或 GEMINI_CLI_PATH 如果你需要覆盖检测。

配置文件

创建 config.json 在您的项目中，或使用默认配置：

{
  "server": {
    "name": "code-review-mcp",
    "version": "1.2.1",
    "logLevel": "info"
  },
  "codex": {
    "enabled": true,
    "cliPath": "auto",
    "timeout": 60000,
    "retryAttempts": 3,
    "model": "gpt-5",
    "search": true,
    "reasoningEffort": "high",
    "args": []
  },
  "gemini": {
    "enabled": true,
    "cliPath": "auto",
    "timeout": 60000,
    "retryAttempts": 3,
    "model": "gemini-3-pro-preview",
    "args": []
  },
  "review": {
    "maxCodeLength": 50000,
    "deduplication": {
      "enabled": true,
      "similarityThreshold": 0.8
    }
  }
}

注： "cliPath": "auto" 启用自动CLI路径检测。您还可以指定：

• "auto" -自动检测（推荐）
• "codex" / "gemini" -使用PATH中的命令
• 绝对路径-CLI二进制文件的显式路径

环境变量

创建 .env 文件：

# Copy example configuration
cp .env.example .env

# Edit with your settings
CODEX_CLI_PATH=codex
CODEX_MODEL=claude-opus-4
GEMINI_CLI_PATH=/usr/local/bin/gemini
GEMINI_MODEL=gemini-pro
CODEX_ENABLED=true
GEMINI_ENABLED=true

用法

可用工具

MCP服务器公开了以下工具：

1.使用索引分析代码

使用Codex AI执行代码分析。

输入参数：

{
  code: string;                    // Source code to review (max 50KB)
  language?: string;               // Programming language (auto-detect if omitted)
  context?: {
    fileName?: string;             // File name for context
    projectType?: string;          // e.g., "web", "backend", "mobile"
    reviewFocus?: Array;
  };
  options?: {
    timeout?: number;              // Timeout in ms (default: 60000)
    includeExplanations?: boolean; // Include detailed explanations
    severity?: 'all' | 'high' | 'medium'; // Filter by severity
  };
}

Claude中的示例用法：

Please analyze this code using Codex:

[Call: analyze_code_with_codex]
{
  "code": "function calculateTotal(items) { let total = 0; for(let i=0; i;
  };
  options?: {
    timeout?: number;              // Timeout for entire operation
    includeExplanations?: boolean;
    severity?: 'all' | 'high' | 'medium';
    parallelExecution?: boolean;   // Run both analyzers in parallel
    includeIndividualAnalyses?: boolean; // Include separate analyses in output
  };
}

示例用法：

Please perform a comprehensive analysis using both Codex and Gemini:

[Call: analyze_code_combined]
{
  "code": "class UserAuth { login(user, pass) { if(user && pass) { return db.query('SELECT * FROM users WHERE username=' + user); } } }",
  "language": "javascript",
  "context": {
    "fileName": "auth.js",
    "reviewFocus": ["security", "bugs"]
  },
  "options": {
    "parallelExecution": true,
    "includeIndividualAnalyses": false
  }
}

输出：

{
  "success": true,
  "reviewId": "uuid",
  "timestamp": "2025-01-17T10:30:00.000Z",
  "source": "combined",
  "summary": {
    "totalFindings": 5,
    "critical": 2,
    "high": 2,
    "medium": 1,
    "low": 0,
    "consensus": 85
  },
  "findings": [
    {
      "type": "security",
      "severity": "critical",
      "line": 4,
      "title": "SQL Injection vulnerability",
      "description": "User input directly concatenated into SQL query",
      "suggestion": "Use parameterized queries or ORM",
      "sources": ["codex", "gemini"],
      "confidence": "high"
    }
  ],
  "overallAssessment": "Combined analysis from 2 analyzers: Found 2 critical issues that require immediate attention.",
  "metadata": {
    "analysisDuration": 4523,
    "codexDuration": 2341,
    "geminiDuration": 2182
  }
}

4.获取分析状态

检查异步分析操作的状态（以获得未来的异步支持）。

输入参数：

{
  analysisId: string; // UUID of the analysis
}

高级用法

自定义审核焦点

{
  "code": "...",
  "context": {
    "reviewFocus": ["security", "performance"]
  }
}

重点领域：

• security：SQL注入、XSS、身份验证问题
• performance：算法效率低下，内存泄漏
• style：代码格式、命名约定
• bugs：逻辑错误、边缘情况
• all：全面审查（默认）

严重性筛选

{
  "code": "...",
  "options": {
    "severity": "high" // Only show critical and high severity issues
  }
}

并行执行

为了更快地进行组合分析：

{
  "code": "...",
  "options": {
    "parallelExecution": true // Run Codex and Gemini concurrently
  }
}

配置参考

服务器配置

Codex配置

Gemini配置

分析配置

错误处理

服务器包括全面的错误处理：

// Errors are returned in a structured format
{
  "success": false,
  "error": {
    "type": "TIMEOUT_ERROR",
    "message": "Review timed out after 60000ms",
    "code": "ERR_TIMEOUT",
    "details": { ... }
  }
}

常见错误类型：

• VALIDATION_ERROR：输入参数无效
• TIMEOUT_ERROR：操作超时
• CLI_EXECUTION_ERROR：CLI执行失败
• PARSE_ERROR：无法解析CLI输出
• CONFIGURATION_ERROR：配置无效

安全注意事项

1. 输入验证：所有输入都使用Zod模式进行验证
2. CLI安全：CLI路径已列入白名单，无法进行shell注入
3. 代码长度限制：通过大负载防止DoS
4. 消毒：从日志中编辑敏感数据
5. 重试限制：防止无限次重试循环

演出

绩效目标：

• 单次分析：\<5s（典型），\<30s（最大）
• 组合分析：\<8s（典型），\<60s（最大）
• 内存使用量：\<200MB（活动），\<50MB（空闲）
• 并发评论：10（默认），50（最多）

日志记录

使用Pino的结构化JSON日志：

{
  "level": "info",
  "timestamp": "2025-01-17T10:30:00.000Z",
  "msg": "Analysis completed",
  "analysisId": "uuid",
  "source": "codex",
  "duration": 4532,
  "findings": 12
}

通过环境设置日志级别：

CODE_REVIEW_MCP_LOG_LEVEL=debug

发展

设置

git clone https://github.com/physics91/ai-code-agent-mcp.git
cd ai-code-agent-mcp
npm install

发展模式

npm run dev

构建

npm run build

测试

# Run tests
npm test

# Run tests with coverage
npm run test:coverage

# Run tests with UI
npm run test:ui

类型检查

npm run typecheck

掉毛

npm run lint
npm run lint:fix

故障排除

未找到Codex MCP工具

解决方案：确保Codex MCP工具在您的MCP客户端中正确注册。

Gemini CLI执行失败

解决方案:

1. 验证是否安装了Gemini CLI： gemini --version
2. 检查配置中的CLI路径
3. 确保可执行权限： chmod +x /path/to/gemini

分析超时

解决方案:

1. 增加配置中的超时时间
2. 减少代码长度
3. 检查系统资源

内存使用率高

解决方案:

1. 如果不需要，禁用缓存
2. 减少 maxConcurrent 设置
3. 检查日志是否存在内存泄漏

文档

有关详细文档，请参阅：

核心文件

• 实施指南 -分步实施指南
• 使用示例 -实际使用示例
• 项目概要 -项目概况和目标

参考

• 建筑 -系统架构与设计
• 规格 -技术规格

发展历程

• 迁移文档 -CLI迁移指南
• 开发说明 -实施状态和修复

贡献

欢迎投稿！请阅读我们的投稿指南和行为准则。

1. 分叉存储库
2. 创建要素分支
3. 进行更改
4. 添加测试
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许可证

MIT许可证-有关详细信息，请参阅许可证文件

支持

• GitHub问题：https://github.com/physics91/ai-code-agent-mcp/issues
• 文档：https://github.com/physics91/ai-code-agent-mcp/wiki
• 讨论：https://github.com/physics91/ai-code-agent-mcp/discussions

路线图

短期（3-6个月）

• \[\]支持其他AI分析器
• \[\]自定义分析模板
• \[\]分析历史和分析
• \[\]Webhook通知
• \[\]多文件项目分析
• \[\]人工智能辩论/讨论功能

长期（6-12个月）

• \[\]基于机器学习的查找优先级
• \[\]CI/CD集成
• \[\]分析协作功能
• \[\]插件系统
• \[\]Web仪表板

致谢

• 内置于 @模型上下文协议/sdk
• 由Codex和Gemini AI提供技术支持
• 受到MCP社区的启发

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版本: 1.2.1 最后更新: 2025-12-15 状态：生产就绪