
Smart Code Reviewer
Enables comprehensive code analysis including quality assessment, security vulnerability detection, refactoring suggestions, complexity calculations, and automatic documentation generation for multiple programming languages.
README
《smart-code-reviewer 使用教程》 一、工具简介 smart-code-reviewer 是基于 mcp-code 项目开发的代码审查工具,可通过简单配置快速部署并实现代码自动化审查功能,支持自定义日志级别、最大代码处理规模及超时时间等参数。 二、前提条件 已安装 Python 环境(建议 Python 3.8+) 已安装 uv 工具(Python 包管理工具,若未安装可通过 pip install uv 命令安装) 网络环境可访问 GitHub(用于拉取项目代码) 三、部署与启动步骤
- 配置参数说明 在启动工具前,需了解核心配置参数的含义(对应提供的 JSON 配置): command: 启动命令,此处为 uv(使用 uv 工具执行) args: 命令参数,-y 表示自动确认所有提示,https://github.com/renjismzy/mcp-code.git 是项目代码仓库地址 env: 环境变量 MCP_LOG_LEVEL: 日志级别,info 表示输出信息级别的日志(包含正常运行信息) MCP_MAX_CODE_SIZE: 最大代码处理规模,50000 表示最多处理 50000 字符的代码 MCP_TIMEOUT: 超时时间,30000 表示 30000 毫秒(30 秒)后未完成操作则超时
- 启动工具 方式一:直接执行命令 在终端中输入以下命令,即可基于配置启动工具: bash MCP_LOG_LEVEL=info MCP_MAX_CODE_SIZE=50000 MCP_TIMEOUT=30000 uv -y https://github.com/renjismzy/mcp-code.git 方式二:通过脚本启动(推荐) 创建一个脚本文件(如 start-reviewer.sh) 写入以下内容: bash #!/bin/bash
设置环境变量
export MCP_LOG_LEVEL=info export MCP_MAX_CODE_SIZE=50000 export MCP_TIMEOUT=30000
启动工具
uv -y https://github.com/renjismzy/mcp-code.git 赋予脚本执行权限:chmod +x start-reviewer.sh 运行脚本:./start-reviewer.sh 四、使用流程 启动工具:按照上述步骤启动 smart-code-reviewer,工具会自动拉取 mcp-code 仓库代码 代码审查:工具会根据配置的参数(最大代码规模、超时时间等)对拉取的代码进行自动审查 查看结果:审查过程中,工具会通过 info 级别的日志输出审查进度和结果(如代码中的潜在问题、规范不符项等) 结束运行:审查完成或达到超时时间后,工具会自动停止运行 五、参数自定义 若需调整工具行为,可修改环境变量参数: 若需要更详细的日志(如调试信息),可将 MCP_LOG_LEVEL 改为 debug 若需处理更大规模的代码,可增大 MCP_MAX_CODE_SIZE 的值(如 100000 表示处理 100000 字符) 若需延长超时时间,可增大 MCP_TIMEOUT 的值(如 60000 表示 60 秒超时) 修改后重启工具即可生效。 六、常见问题 拉取代码失败:检查网络是否通畅,或仓库地址是否正确(确认 https://github.com/renjismzy/mcp-code.git 可访问) 超时频繁:若代码规模较大,可适当增大 MCP_TIMEOUT 的值 日志无输出:检查 MCP_LOG_LEVEL 是否设置正确,避免设置为 error 或 warn 时遗漏信息级日志 通过以上步骤,即可快速部署并使用 smart-code-reviewer 进行代码审查,如需进一步定制功能,可参考 mcp-code 项目的源码进行二次开发。
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.