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MCP Server · 开发工具

Bitbucket Code Review MCP

一个MCP(Model Context Protocol)服务器,使AI代理能够在Bitbucket Cloud的拉取请求中发布格式良好的代码审查评论。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 21github
代码审查开发工具TypeScript

快速开始

作者 / 组织
Adyel
提供方
Adyel
运行时
Node.js

工具数量

21

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

1

仓库热度

收录来源

1 个

MCP World

选型结论

Bitbucket Code Review MCP 属于开发工具类 MCP Server,公开资料标注 21 个工具,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 访问 Token。

分类

开发工具

传输方式

stdio

认证方式

访问 Token

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

npx -y github:Adyel/bitbucket-code-review-mcp

客户端配置示例

{
  "mcpServers": {
    "bitbucket-code-review-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "github:Adyel/bitbucket-code-review-mcp"
      ]
    }
  }
}

按公开安装命令拼出来的示例,字段名和参数以仓库 README 为准;带 YOUR_API_KEY 这类占位符的位置记得换成自己的值。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 21 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🔍 比特桶代码审查MCP服务器

一 MCP(模型上下文协议) 支持AI代理的服务器,如 Gemini CLI 和 反重力 在上发布格式良好的代码审查评论 比特桶云 pull请求。

MCP本身不审查代码 --它为代理提供了创建标记为的评论的工具 [🤖 AI Review] 人工审查员将审查和批准。

✨ 特性

类别工具
公关发现列出PR,按ID/分支/URL获取,查看差异,列出更改的文件,读取文件内容
行内注释在特定行上发布带有严重表情符号的帖子(💡⚠️🐛📝🔒)
代码建议Bitbucket的单线和多线建议 /suggest 语法--单击应用
文件和一般评论文件级和PR范围内的评论
评论管理回复、更新(带标记)、删除(仅限AI保护)、解决/重新打开
待定评论以草稿形式创建评论——在审阅者提交评论之前不会发布
任务创建、列出、更新PR上的任务
批量操作在一次通话中发布多条内联评论

🚀 设置

先决条件

- 所需权限: Repositories: Read, Pull requests: Read & Write

从GitHub安装

使用此MCP的最简单方法是直接从GitHub使用,无需克隆:

# npx directly from GitHub (recommended for agents)
npx -y github:Adyel/bitbucket-code-review-mcp

或者克隆并在本地构建:

git clone https://github.com/Adyel/bitbucket-code-review-mcp.git
cd bitbucket-code-review-mcp
nvm use 22
npm install   # auto-builds via `prepare` script

环境变量

# Required
export BITBUCKET_EMAIL="your-atlassian-email@example.com"
export BITBUCKET_API_TOKEN="your-api-token"

# Optional defaults (avoids specifying in every tool call)
# These values come from your Bitbucket repo URL:
#   https://bitbucket.org/{workspace}/{repo_slug}
# e.g. https://bitbucket.org/acme-corp/backend-api
#   → BITBUCKET_DEFAULT_WORKSPACE=acme-corp
#   → BITBUCKET_DEFAULT_REPO_SLUG=backend-api
export BITBUCKET_DEFAULT_WORKSPACE="your-workspace"
export BITBUCKET_DEFAULT_REPO_SLUG="your-repo"

# Optional: customize the AI review tag (default: 🤖 AI Review)
# Set to empty string to disable tagging entirely: BITBUCKET_AI_TAG=""
export BITBUCKET_AI_TAG="🤖 AI Review"

# Optional: create comments as pending/draft (default: false)
# When true, comments are not published until the reviewer submits the review
export BITBUCKET_COMMENTS_PENDING=false

🔌 代理配置

Gemini CLI

添加 ~/.gemini/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "bitbucket-code-review": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:Adyel/bitbucket-code-review-mcp"],
      "env": {
        "BITBUCKET_EMAIL": "your-atlassian-email@example.com",
        "BITBUCKET_API_TOKEN": "your-api-token",
        "BITBUCKET_DEFAULT_WORKSPACE": "your-workspace",
        "BITBUCKET_DEFAULT_REPO_SLUG": "your-repo"
      }
    }
  }
}
本地安装替代方案:如果您在本地克隆了仓库,请替换 command 和 args 与: ``json "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/bitbucket-code-review-mcp/dist/index.js"] ``

反重力/其他MCP客户端

{
  "bitbucket-code-review": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "github:Adyel/bitbucket-code-review-mcp"],
    "env": {
      "BITBUCKET_EMAIL": "your-atlassian-email@example.com",
      "BITBUCKET_API_TOKEN": "your-api-token",
      "BITBUCKET_DEFAULT_WORKSPACE": "your-workspace",
      "BITBUCKET_DEFAULT_REPO_SLUG": "your-repo"
    }
  }
}

🛠️ 可用工具

公关发现

工具说明
list_pull_requests列出PR(按打开/合并/删除/覆盖过滤)
get_pull_request按ID获取PR详细信息
get_pull_request_by_branch按源分支机构名称查找PR
get_pull_request_from_url解析Bitbucket PR URL→ 获取详细信息
get_pull_request_diff获取完整的差异文本
list_pull_request_files列出已更改的文件及其添加/删除计数
get_file_content读取特定提交/分支/标记处的文件内容

代码审查意见

工具说明
add_general_comment发布PR级别评论
add_inline_comment在特定文件上发布:具有可选严重性的行
add_inline_suggestion发布带有可选功能的代码建议 end_line 适用于多线跨度
add_file_level_comment发布文件级评论
reply_to_comment回复评论帖子
update_comment用其他上下文更新任何评论(附加 [✏️ Updated by AI])
delete_comment仅删除人工智能评论(人工评论受保护)
list_comments列出所有评论
resolve_comment解析一个线程
reopen_comment重新打开一个线程
add_multiple_inline_comments批量发布内联评论

任务

工具说明
create_task创建任务(可选链接到评论)
list_tasks列出所有任务
update_task更新任务状态(打开/已解决)

🔒 安全防护装置

  • 删除保护: delete_comment 首先获取注释并检查 [AI Review] 标签。无法通过此MCP删除人工评论。
  • 更新可追溯性: update_comment 对任何评论(人工智能或人类)都有效,但总是附加一个 [✏️ Updated by AI] 标记,这样每一个变化都是可追溯的。
  • 可配置标签:设置 BITBUCKET_AI_TAG env-var用于自定义标签,或设置为 "" 完全禁用标记。
  • 有待评论:设置 BITBUCKET_COMMENTS_PENDING=true 将评论创建为草稿,仅在审阅者提交审阅时发布。

🔄 韧性和分页

  • 自动分页:所有列表端点(list_pull_requests, list_comments, list_pull_request_files, list_tasks)自动跟随Bitbucket的 next URL返回完整结果,即使是大型PR。
  • 使用回退重试:API请求在HTTP 429(速率限制)和5xx(服务器错误)上自动重试,并遵循 Retry-After 标题。

🎨 注释格式

所有评论都会自动标记并支持严重级别:

[🤖 AI Review] 💡 Suggestion
Use optional chaining for safer property access.

[🤖 AI Review] 🐛 Bug
This will throw a NullPointerException when `user` is null.

[🤖 AI Review] 🔒 Security
SQL injection risk — use parameterized queries.

代码建议使用Bitbucket的原生语法:

[🤖 AI Review] 💡 Suggestion
Use optional chaining here

const name = user?.name ?? 'default';

📁 项目结构

src/
├── index.ts               # Entry point (Zod env validation, --version)
├── bitbucket-client.ts    # API client (auth, pagination, retry)
├── comment-formatter.ts   # Comment formatting & AI tag guards
├── schemas/
│   └── shared.ts          # Shared Zod input schemas
├── utils/
│   └── response.ts        # Response helpers & error handling
└── tools/
    ├── index.ts            # Tool registration entry point
    ├── pr-discovery.ts     # PR listing, diff, file content tools
    ├── comments.ts         # Inline, file-level, general comments
    ├── tasks.ts            # Task create/list/update
    └── bulk.ts             # Batch inline comments

🤝 贡献

看 贡献.md 用于开发设置、添加工具和发布过程。

命令行界面

node dist/index.js --version   # Print version and exit

许可证

麻省理工学院

工具与能力

工具数量

21

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代码审查TypeScript本地部署AI辅助Bitbucket拉取请求开发工具

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

让助手直接读代码

把仓库、提交记录和 issue 交给模型检索,补全和重构时不用来回复制文件。

在对话里跑命令

触发构建、测试和脚本,执行结果直接回到上下文,省去切终端。

接进开发流程

把 PR、CI 状态和代码审查接进助手,减少在几个工具之间跳。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 21 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备访问 Token,没有凭据没法直接试。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在开发工具场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到访问 Token的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Bitbucket Code Review MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npx -y github:Adyel/bitbucket-code-review-mcp,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Bitbucket Code Review MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Bitbucket Code Review MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Bitbucket Code Review MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是访问 Token,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

Bitbucket Code Review MCP 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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