mcpField
C
Code Reviewer Fixer Agent

Code Reviewer Fixer Agent

本地服务
github.com/gokborayilmaz开发工具1290 周前更新

关于 Code Reviewer Fixer Agent

Code Reviewer Fixer Agent 分析代码仓库中的质量问题和潜在安全漏洞,并结合 Sentry 错误日志提出修复建议。它使用 GitHub 和 Sentry MCP 服务,并通过 FastAPI 应用提供浏览器界面。

主要功能

  1. 01分析仓库代码质量
  2. 02检测潜在安全漏洞
  3. 03获取仓库近期提交
  4. 04读取 Sentry 错误日志
  5. 05提出可执行的修复建议

适用场景

  1. 01审查仓库变更中的质量问题
  2. 02识别潜在安全漏洞
  3. 03依据 Sentry 错误指导代码修复

MCP 相关

该 Agent 使用 GitHub 和 Sentry MCP 服务访问仓库信息及错误日志。README 未说明此项目向 MCP 客户端提供的工具。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

21 天 Agent 系列:第 11 天 AGENT:AI 代码审查与问题修复器

AI 代码审查与问题修复器 此 Agent 属于「每天一个全新的 AI Agent!」系列——第 11/21 天——AI 代码审查与问题修复器 🛠🚀 这个 AI Agent 会分析代码仓库、检测潜在的安全漏洞、审查代码质量,并使用 Sentry 和 GitHub MCP 服务,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 nodejs 以用于 MCP

  1. 克隆仓库:

    git clone <repository-url>
    cd <repository-folder>
    
  2. 安装依赖:

    pip install -r requirements.txt
    
    
  3. 在根目录中创建 .env 文件,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 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"]
  }
}

工作原理

  • 获取 GitHub/GitLab 仓库的近期提交
  • 分析代码质量并检测安全漏洞
  • 从 Sentry 获取错误日志
  • 为检测到的问题提供可执行的见解和修复方案

API 文档

交互式 API 文档可通过以下地址访问:

评论

支持 Markdown

第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。