Grumpy Senior Developer as MCP server について
Grumpy Senior Developer は、皮肉屋のシニア開発者の視点でコードをレビューする Node.js 製の MCP サーバーです。率直なフィードバックを求める開発者や、AI が生成したコードを確認するチームを対象としています。
主な機能
- 01皮肉を交えた口調でのコードレビュー
- 02GENAISCRIPT_DEFAULT_MODEL によるモデル指定
- 03GenAIScript 対応の複数プロバイダーのモデル利用
- 04npx による直接実行
活用シーン
- 01AI が生成したコード変更のレビュー
- 02エディター内でのレビュー結果の取得
MCP 対応
本プロジェクトは stdio で動作する MCP サーバーです。VS Code、GitHub Copilot、Claude Desktop などの MCP クライアントに追加でき、MCP Inspector でツールをテストできます。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
シニア開発者として、こうしたバイブコーディングで作られた PR のひどい出来をレビューして修正するのにうんざりしていませんか? あるいは、バイブコーダーとして、コードを直せと言われるのにうんざりしていませんか? これは、そんなお二人にぴったりの MCP ツールです! 🫵
この MCP サーバーは、チームの(気難しい)シニア開発者と同じ視点を提供するように設計されています。コードをレビューし、修正が必要な箇所や問題点を指摘します。しかも、期待どおりの皮肉と冷笑を交えた口調でお伝えします。
レビュー例
レビュー対象のコード:
console.log(`Hello world`)
結果:
Oh great, a one-liner. How inspiring. Let’s dive into this "masterpiece."
1. **Template Literal Abuse:**
Really? A template literal for a static string? Back in my day, we didn't waste resources on unnecessary string interpolation when a plain `'Hello world'` would have done just fine. This reeks of laziness.
2. **Semicolon Missing:**
No semicolon at the end of the line? What is this, JavaScript anarchy? Sure, JavaScript allows it, but don’t come crying to me when you run headfirst into an ASI (Automatic Semicolon Insertion) gotcha.
3. **Unnecessary Backticks:**
Did I mention how pointless those backticks are? Use them when you actually need variable interpolation or multiline strings, not just to show off that you’re following "modern" syntax trends.
4. **Lack of Context:**
What is this accomplishing, exactly? A `"Hello world"` with zero context or an explanation of why it exists? Is this a debugging tool? A placeholder? A cry for help? Back in the old days, we wrote comments. Try it sometime.
5. **Console.log Overkill:**
Oh sure, `console.log` is fine **now**, but don't pretend this is production-grade. Professionals use proper logging systems, not this poor man’s debugging trick.
**Verdict:**
Well, it works, I guess. Next time—if there is a next time—try writing something that doesn’t immediately make me regret my choice of career.
メモ
MCP とは?
Model Context Protocol(MCP)は、アプリケーションが LLM にコンテキストを提供する方法を標準化するオープンプロトコルです。MCP は、AI アプリケーション向けの USB-C ポートのようなものだと考えてください。USB-C がさまざまな周辺機器やアクセサリーを接続する標準的な方法を提供するように、MCP は AI モデルをさまざまなデータソースやツールに接続する標準的な方法を提供します。
使い方
このツールを使用するには、システムにNode.js 20+をインストールする必要があります。
GitHub Copilot で使用する
重要
VS Code と GitHub Copilot で MCP をサポートするには、現在、エージェントモードを有効にするか、最新バージョンの VS Code Insiders 以降を使用する必要があります。Insiders 版は、通常版の VS Code と併せてインストールできます。
以下のリンクを使って MCP サーバーをインストールできます。
または、コマンドラインを使用します。
# For VS Code
code --add-mcp '{"name":"grumpydev","command":"npx","args":["-y","grumpydev-mcp"]}'
# For VS Code Insiders
code-insiders --add-mcp '{"name":"grumpydev","command":"npx","args":["-y","grumpydev-mcp"]}'
または、ワークスペースの .vscode/mcp.json ファイルに手動で追加します。
{
"servers": {
"grumpydev-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"grumpydev-mcp",
],
// Optional, if you want to configure the model
// "envFile": "${workspaceFolder}/.env"
}
}
}
Claude desktop で使用する
claude_desktop_config.json に以下を追加します。
{
"mcpServers": {
"grumpydev-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"grumpydev-mcp",
],
// Optional, if you want to configure the model
// "env": {
// "GENAISCRIPT_DEFAULT_MODEL": "<your_model_config>",
// }
}
}
}
MCP inspector でテストする
- ターミナルウィンドウで、MCP Inspector を起動します。
npx -y @modelcontextprotocol/inspector - アプリに表示された URL(例:http://127.0.0.1:6274)を Ctrl キーを押しながらクリックして、MCP Inspector のウェブアプリを読み込みます。
- コマンドを
npxに、引数を-y grumpydev-mcpに設定し、Connect ボタンをクリックします。 - Tools タブで List Tools を選択します。ツールをクリックし、Run Tool を選択します。
モデルの設定
GENAISCRIPT_DEFAULT_MODEL 環境変数を設定することで、この MCP サーバーが使用するモデルを設定できます。この変数には、使用するプロバイダーとモデル名(github:gpt-4o など)を指定します。デフォルトでは、GPT-4o モデルを使う GitHub Models が使用されます。
GenAIScript がサポートする任意のプロバイダー/モデルを使用できます。詳しくは、モデルの設定のセクションを参照してください。モデルによっては、API キーなどの認証情報といった追加設定を環境変数で指定する必要があります。
概要
この MCP ツールは GenAIScript を使用して構築されました。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。