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mentor-mcp-server

mentor-mcp-server

ローカル
github.com/cyanheads開発ツール3292 週間前に更新

mentor-mcp-server について

mentor-mcp-server は、Deepseek API 経由で Deepseek-Reasoner(R1)モデルを呼び出し、LLM エージェントにセカンドオピニオンを提供する MCP サーバーです。コードレビュー、設計批評、文章フィードバック、アイデア出しが必要な開発者やエージェントを想定しています。

主な機能

  1. 01セキュリティとパフォーマンスに関するコードレビュー
  2. 02UI/UX とアーキテクチャの設計批評
  3. 03文章とドキュメントのフィードバック
  4. 04機能拡張のブレインストーミング
  5. 05モデル、トークン上限、リトライ、タイムアウトの設定

活用シーン

  1. 01コミット前に TypeScript ファイルをエージェントにレビューさせる
  2. 02UI やアーキテクチャ設計へのセカンドオピニオンを得る
  3. 03技術ドキュメントの構成と表現を改善する

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーとして、code_review、design_critique、writing_feedback、brainstorm_enhancements などのツールを MCP クライアントに提供します。

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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

mentor-mcp-server

TypeScript Model Context Protocol Version License Status GitHub

LLM エージェントに、コードレビュー、デザイン批評、文章へのフィードバック、アイデアのブレインストーミングなど、Deepseek API を通じた AI 搭載の Deepseek-Reasoning(R1)メンタリング機能によるセカンドオピニオンを提供する Model Context Protocol サーバーです。専門家によるセカンドオピニオンと実行可能な知見を活用して、LLM エージェントを成功へと導きましょう。

Model Context Protocol

Model Context Protocol(MCP)により、以下の間の通信が可能になります。

  • クライアント:Claude Desktop、IDE、その他の MCP 対応クライアント
  • サーバー:タスク管理と自動化のためのツールとリソース
  • LLM エージェント:サーバーの機能を活用する AI モデル

目次

機能

コード分析
  • 包括的なコードレビュー
  • バグの検出と防止
  • スタイルとベストプラクティスの評価
  • パフォーマンス最適化の提案
  • セキュリティ脆弱性の評価
デザインとアーキテクチャ
  • UI/UX デザインの批評
  • アーキテクチャ図の分析
  • デザインパターンの推奨
  • アクセシビリティの評価
  • 一貫性のチェック
コンテンツの改善
  • 文章へのフィードバックと改善
  • 文法とスタイルの分析
  • ドキュメントのレビュー
  • コンテンツの明瞭さの評価
  • 構成に関する提案
戦略的な計画
  • 機能強化のブレインストーミング
  • アプローチに関するセカンドオピニオン
  • イノベーションの提案
  • 実現可能性の分析
  • ユーザー価値の評価

インストール

# Clone the repository
git clone [email protected]:cyanheads/mentor-mcp-server.git
cd mentor-mcp-server

# Install dependencies
npm install

# Build the project
npm run build

設定

MCP クライアントの設定に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "mentor": {
      "command": "node",
      "args": ["build/index.js"],
      "env": {
        "DEEPSEEK_API_KEY": "your_api_key",
        "DEEPSEEK_MODEL": "deepseek-reasoner",
        "DEEPSEEK_MAX_TOKENS": "8192",
        "DEEPSEEK_MAX_RETRIES": "3",
        "DEEPSEEK_TIMEOUT": "30000"
      }
    }
  }
}
環境変数
変数必須デフォルト説明
DEEPSEEK_API_KEYはい-Deepseek API キー
DEEPSEEK_MODELはいdeepseek-reasonerDeepseek モデル名
DEEPSEEK_MAX_TOKENSいいえ8192リクエストごとの最大トークン数
DEEPSEEK_MAX_RETRIESいいえ3再試行回数
DEEPSEEK_TIMEOUTいいえ30000リクエストのタイムアウト(ms)

ツール

コードレビュー
<use_mcp_tool>
<server_name>mentor-mcp-server</server_name>
<tool_name>code_review</tool_name>
<arguments>
{
  "file_path": "src/app.ts",
  "language": "typescript"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
デザイン批評
<use_mcp_tool>
<server_name>mentor-mcp-server</server_name>
<tool_name>design_critique</tool_name>
<arguments>
{
  "design_document": "path/to/design.fig",
  "design_type": "web UI"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
文章へのフィードバック
<use_mcp_tool>
<server_name>mentor-mcp-server</server_name>
<tool_name>writing_feedback</tool_name>
<arguments>
{
  "text": "Documentation content...",
  "writing_type": "documentation"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>
機能強化
<use_mcp_tool>
<server_name>mentor-mcp-server</server_name>
<tool_name>brainstorm_enhancements</tool_name>
<arguments>
{
  "concept": "User authentication system"
}
</arguments>
</use_mcp_tool>

使用例

各ツールの使用方法と出力の詳しい例は、examples ディレクトリにあります。

各例にはリクエスト形式と応答例が含まれており、ツールの機能と出力構成を示しています。

開発

# Build TypeScript code
npm run build

# Start the server
npm run start

# Development with watch mode
npm run dev

# Clean build artifacts
npm run clean

プロジェクト構成

src/
├── api/         # API integration modules
├── tools/       # Tool implementations
│   ├── second-opinion/
│   ├── code-review/
│   ├── design-critique/
│   ├── writing-feedback/
│   └── brainstorm-enhancements/
├── types/       # TypeScript type definitions
├── utils/       # Utility functions
├── config.ts    # Server configuration
├── index.ts     # Entry point
└── server.ts    # Main server implementation

ライセンス

Apache License 2.0。詳しくはLICENSEをご覧ください。


Model Context Protocol を使用して構築

コメント

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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。