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
- 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
- 02UI/UX とアーキテクチャの設計批評
- 03文章とドキュメントのフィードバック
- 04機能拡張のブレインストーミング
- 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
- 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
- 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
- 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。
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。
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
mentor-mcp-server
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-reasoner | Deepseek 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。
- セカンドオピニオンの例 - 認証システムの要件の分析
- コードレビューの例 - セキュリティとパフォーマンスの知見を含む、TypeScript コードの詳細なレビュー
- デザイン批評の例 - ダッシュボードデザインに対する包括的な UI/UX フィードバック
- 文章へのフィードバックの例 - ドキュメントの改善提案
- 機能強化のブレインストーミングの例 - 実装の詳細を含む機能のアイデア出し
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。
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。