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
- 01分析仓库代码质量
- 02检测潜在安全漏洞
- 03获取仓库近期提交
- 04读取 Sentry 错误日志
- 05提出可执行的修复建议
适用场景
- 01审查仓库变更中的质量问题
- 02识别潜在安全漏洞
- 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。
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
-
克隆仓库:
git clone <repository-url> cd <repository-folder> -
安装依赖:
pip install -r requirements.txt -
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:
- Swagger UI:http://127.0.0.1:8000/docs
- ReDoc:http://127.0.0.1:8000/redoc
评论
支持 Markdown
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。