AI代码代理MCP服务器

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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

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

配置文件 -中的显式路径 config.json

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）

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

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

选项	类型	默认值	描述
`server.name`	string	“ai代码代理mcp”	服务器名称
`server.version`	string	“1.2.1”	服务器版本
`server.logLevel`	string	“info”	日志级别（调试/信息/警告/错误）

Codex配置

选项	类型	默认值	描述
`codex.enabled`	boolean	true	启用Codex分析
`codex.timeout`	number	60000	超时（毫秒）
`codex.retryAttempts`	number	3	重试次数
`codex.model`	string	null	Codex模型覆盖

Gemini配置

选项	类型	默认值	描述
`gemini.enabled`	boolean	true	启用Gemini分析
`gemini.cliPath`	string	“/usr/local/bin/gemini”	gemini CLI的路径
`gemini.timeout`	number	60000	超时（毫秒）
`gemini.retryAttempts`	number	3	重试次数
`gemini.model`	string	null	Gemini模型覆盖

分析配置

选项	类型	默认值	描述
`analysis.maxCodeLength`	number	50000	最大代码长度（字节）
`analysis.deduplication.enabled`	boolean	true	启用查找重复数据删除
`analysis.deduplication.similarityThreshold`	数值	0.8	相似性阈值（0-1）

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

输入验证：所有输入都使用Zod模式进行验证
CLI安全：CLI路径已列入白名单，无法进行shell注入
代码长度限制：通过大负载防止DoS
消毒：从日志中编辑敏感数据
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:

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

分析超时

解决方案:

增加配置中的超时时间
减少代码长度
检查系统资源

内存使用率高

解决方案:

如果不需要，禁用缓存
减少 maxConcurrent 设置
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

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许可证

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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

______________________________________________________________________

版本: 1.2.1 最后更新: 2025-12-15 状态：生产就绪

AI Code Review MCP

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AI代码代理MCP服务器

特性

架构概述

安装

来自NPM（推荐）

来源

使用Docker

先决条件

安装CLIs

Codex CLI

双子星命令行工具

CLI路径自动检测

优先顺序

配置选项

检测日志

配置

Claude桌面集成

配置文件

环境变量

用法

可用工具

1.使用索引分析代码

4.获取分析状态

高级用法

自定义审核焦点

严重性筛选

并行执行

配置参考

服务器配置

Codex配置

Gemini配置

分析配置

错误处理

安全注意事项

演出

日志记录

发展

设置

发展模式

构建

测试

类型检查

掉毛

故障排除

未找到Codex MCP工具

Gemini CLI执行失败

分析超时

内存使用率高

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贡献

许可证

支持

路线图

短期（3-6个月）

长期（6-12个月）

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