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开发工具stdio官方级别未说明来源级核验

Code Reviewer Fixer Agent

MCP Server

This AI agent analyzes code repositories, detects potential security vulnerabilities, reviews code quality, and suggests fixes based on Sentry error logs using Sentry and GitHub MCP servers!

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

12

资源数

0
代码审查安全Python

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

gokborayilmaz

提供方

gokborayilmaz

最后核验

2026/5/18 02:15

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -r requirements.txt

详细介绍

21天代理系列:第11天代理:AI代码审查和问题修复者

AI代码审查和问题修复器 此代理是“每天都有一个新的AI代理!”系列的一部分-第11/21天-AI代码审查和问题修复者🛠🚀 此AI代理分析代码库,检测潜在的安全漏洞,检查代码质量,并使用Sentry和GitHub MCP服务器根据Sentry错误日志提出修复建议!

安装

先决条件

  • Python 3.9或更高版本
  • Git
  • 虚拟环境(推荐)

步骤

别忘了下载MCP的nodejs

  1. 克隆存储库:
   git clone 
   cd 
  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 创建一个 .env 将文件保存在根目录中,并按如下方式进行配置:
   AZURE_OPENAI_ENDPOINT="your_azure_openai_endpoint"
   AZURE_OPENAI_API_VERSION="your_azure_openai_api_version"
   AZURE_OPENAI_API_KEY="your_azure_openai_api_key"
   GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN="YOUR_GITHUB_TOKEN"
   SENTRY_AUTH_TOKEN="YOUR_SENTRY_TOKEN"

运行应用程序

启动FastAPI服务器:

uvicorn upsonicai:app --reload

在浏览器中打开UI:

http://127.0.0.1:8000/

MCP配置

修改您的MCP配置以包含GitHub和Sentry:

"mcpServers": {
  "github": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
    "env": {
      "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "YOUR_GITHUB_TOKEN"
    }
  },
  "sentry": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "mcp_server_sentry", "--auth-token", "YOUR_SENTRY_TOKEN"]
  }
}

运作原理

  • 从GitHub/GitLab存储库获取最近的提交
  • 分析代码质量并检测安全漏洞
  • 从Sentry检索错误日志
  • 为检测到的问题提供可操作的见解和修复

API文档

交互式API文档可在以下网址获取:

目录标签

目录标签

代码审查安全Pythondeveloper-toolscode-reviewerai-agentsecurity本地部署安全漏洞检测代码质量分析自动化修复

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdionone部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

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