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mdreview

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远程服务
mdreview.space生产力24 周前更新

关于 mdreview

mdreview 是面向 Agent 的 Markdown 文档审阅服务:Agent 提交草稿后,人类可通过网页批注,Agent 再获取反馈并更新内容。支持托管或本地自托管,并按审阅 ID 隔离多个会话。

主要功能

  1. 01提交 Markdown 并生成审阅链接
  2. 02网页选中文本或段落添加批注
  3. 03通过 HTTP 查询反馈并更新草稿
  4. 04多个审阅按 ID 隔离
  5. 05支持托管或本地运行

适用场景

  1. 01让人工审阅 Agent 生成的文档
  2. 02根据批注迭代 Markdown 草稿
  3. 03并行处理彼此隔离的审阅会话

MCP 相关

提供 MCP 包装器,让兼容的 Agent 连接审阅服务;托管实例可经 MCP 端点使用,也可配置本地服务。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://app.mdreview.space/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

mdreview-service

一个容器化的 Markdown 审阅微服务。Agent 通过 POST 提交 Markdown,获取供人工审阅的 URL,并通过 HTTP 轮询反馈。一个服务可处理多项审阅,并通过 ID 隔离。无需为每个进程单独启动进程,也无需与 Agent 共享文件系统。

落地页: mdreview.space(通过 .github/workflows/pages.yml 从 GitHub Pages 提供;源文件位于 web/site/)。

文档: mdreview.space/docs:入门指南、操作指南和故障排除文档,通过服务自身的 Markdown 渲染器呈现(源文件位于 web/site/docs/)。

开始使用:托管或自托管

使用 mdreview 有两种方式;任选其一。

1. 托管(在线)。 一个托管实例运行在 mdreview.space(应用位于 app.mdreview.space)。使用任意电子邮件地址登录(你会收到一个一次性链接;无需邀请码)。有三种方式可以连接你的 Agent。

claude.ai 自定义连接器(无需令牌)。 在 claude.ai 中打开 Settings, Connectors, Add custom connector 并输入:

https://app.mdreview.space/mcp

Claude 会打开 mdreview 登录页面;输入你的电子邮件地址,点击一次性链接,并在授权页面批准连接。它可在 claude.ai 网页版、桌面端和移动端使用。你可以随时在 Account 页面撤销连接。

Claude Code 插件。 在 Claude Code 中运行:

/plugin marketplace add ranawaqas-ai/mdreview-service
/plugin install mdreview@mdreview

系统会提示你输入令牌(登录后在 Account 页面创建),并将其保存在你的密钥链中。插件更新通过 /plugin update 获取;封装程序不会在插件中自行更新。

安装程序。 在运行 Agent 的机器上(需要 claude CLI 和 python3),使用 Account 页面提供的令牌:

curl -fsSL https://mdreview.space/install.sh | MDREVIEW_TOKEN=mdr_xxx sh

这会将仅使用标准库的 MCP 封装程序下载到 ~/.mdreview,并以用户级配置将其注册到 Claude Code;退出并重新打开 Claude Code 后即可连接。省略 MDREVIEW_TOKEN=…,系统会改为提示你输入令牌。(如需手动配置,或使用非 Claude Code 的 MCP 客户端,请参阅 MCP 服务。)

2. 自托管(本地)。 克隆并自行运行(无需账户,无需身份验证,运行于 localhost)。参阅 运行,然后将 Agent 的 MCP MDREVIEW_BASE 指向 http://localhost:8137。如果你希望所有内容都运行在自己的机器上,请选择此方式。

仅使用 Python 标准库(镜像体积小,无需通过 pip 安装)。独立自包含:marked、Mermaid、KaTeX、 highlight.js 和脚注渲染器均已随附,并通过 /static 提供,因此浏览器无需使用 CDN。查看器按照 Jekyll/MathJax 网站的方式渲染 Markdown:LaTeX 数学公式(行内 $…$ / \(…\),独立公式 $$…$$ / \[…\];正文或货币中的 $ 保持原样)、Mermaid 图表、GFM 脚注([^id] 引用 → 有序的反向引用章节),以及语法高亮的围栏代码(采用双配色主题,在浅色和深色面板中都清晰易读)。

运行

make up        # serves on http://localhost:8137
# or:
docker build -f infra/Dockerfile -t mdreview-service .
docker run -d -p 8137:8080 -v mdreview-data:/data mdreview-service

make up(compose)是标准的本地 Docker 运行方式;服务监听 8137,并重用命名卷 mdreview-data,因此重建或重新创建容器后,你的审阅内容仍会保留。

健康检查:curl localhost:8137/healthz -> {"ok":true}。

反馈和源文件会保存在 /data 卷中,并在重启后继续保留。

迁移旧版手动运行的容器

如果你有一个较早手动启动的实例(使用非标准端口,例如 :8139 的 docker run),可以在不丢失数据的情况下将其迁移到标准的 compose 流程:mdreview-data 卷会原样重用:

docker rm -f mdreview     # stop the hand-run container (the mdreview-data volume survives)
make up                   # compose recreates it on 8137, mounting the same mdreview-data volume

由于 compose 卷现在使用显式的 name: mdreview-data 声明(而不是带项目名前缀的 infra_mdreview-data),make up 挂载的正是旧容器使用的卷。使用 curl localhost:8137/healthz 确认,并检查审阅内容仍然显示。

流程

  1. Agent:POST /api/reviews {markdown, title} -> {id, review_url, feedback_url, ...}
  2. Agent 将 review_url 提供给人工审核者。
  3. 人工审核者打开链接,选择文本或点击段落编号,然后输入备注(自动保存)。
  4. Agent 轮询 GET /api/reviews/{id}/status,然后调用 GET /api/reviews/{id}/feedback。
  5. Agent 应用修改,并调用 PUT /api/reviews/{id}/source {markdown} -> 人工审核者的页面会 实时重新加载,并将已处理的备注划掉。按需重复此流程。

配置(环境变量)

变量默认值含义
PORT8080容器内监听端口
MDREVIEW_DATA/data存储目录(挂载一个卷)
MDREVIEW_PUBLIC_BASE空如果设置(例如 https://review.example.com),review_url/feedback_url 将使用此值;否则使用请求的 Host 标头
MDREVIEW_ENABLE_LATEX关闭选择启用 LaTeX 论文审核模式(见下文)。需要 mdreview-service-latex 镜像(Tectonic);默认的精简镜像不包含 LaTeX 工具链

运维指南

原先放在这里的运行手册已移出,以便本页更易阅读:

指南内容
HTTP API所有路由、请求和响应格式
MCP 服务运行 stdio 服务、冒烟测试
LaTeX 论文审核启用方式、模板、编译循环、镜像运行手册
监视器Agent 监视器、可信基础模式、容器化运行
设计系统§01-§10,工单引用的 UI 规则
自主运行Agent 如何在此处交付更改

备注

  • 按 ID 隔离多租户,因此并发审核不会冲突。没有身份验证(面向可信网络 / 本地网络);如果要公开访问,请将其置于带身份验证的反向代理之后。
  • 仪表板(/)和 GET /api/reviews 列出所有审核:这对于可信网络环境来说没问题,但公开访问时应在前面配置身份验证。
  • 上方的 MCP 封装器是在 docs/future-mcp.md 中设计的,并作为设计和决策记录予以保留。
  • Agent 集成详情请参阅 CLAUDE.md。
  • 非 Docker、按文件运行的 CLI 版本位于 ../mdreview(将反馈写入源文件旁的文件中)。此服务是联网的多会话版本。

许可证

Apache License 2.0。

隐私政策

位于 app.mdreview.space 的托管服务会存储你的账户邮箱、审核内容和评论,以及登录安全记录。该服务不使用分析工具或跟踪 Cookie,不会出售你的数据,也不会使用你的数据训练 AI 模型。完整政策(包括数据保留、删除和第三方服务)请访问 https://mdreview.space/privacy/。如有疑问,请联系 [email protected]。可自托管的实例会将所有数据保存在你的设备上。

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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。