Mentor MCP Server

by cyanheads
Verified

local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

  • The MCP server mentions support for Fig design files in the design critique tool

  • The MCP server supports integration with Git for cloning the repository

  • The MCP server is hosted on GitHub and references GitHub in its badges

멘토-MCP-서버

AI 기반 Deepseek-Reasoning(R1) 멘토링 기능을 통해 LLM 에이전트에게 제2 의견을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다. 여기에는 Deepseek API를 통한 코드 검토, 디자인 비평, 작성 피드백, 아이디어 브레인스토밍 등이 포함됩니다. 전문가의 제2 의견과 실행 가능한 인사이트를 통해 LLM 에이전트의 성공을 지원하세요.

모델 컨텍스트 프로토콜

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 다음 간의 통신을 가능하게 합니다.

  • 클라이언트 : Claude Desktop, IDE 및 기타 MCP 호환 클라이언트
  • 서버 : 작업 관리 및 자동화를 위한 도구 및 리소스
  • LLM 에이전트 : 서버의 기능을 활용하는 AI 모델

목차

특징

코드 분석

  • 포괄적인 코드 검토
  • 버그 감지 및 예방
  • 스타일 및 모범 사례 평가
  • 성능 최적화 제안
  • 보안 취약성 평가

디자인 및 건축

  • UI/UX 디자인 비평
  • 건축 다이어그램 분석
  • 디자인 패턴 권장 사항
  • 접근성 평가
  • 일관성 검사

콘텐츠 향상

  • 피드백 및 개선 사항 작성
  • 문법 및 스타일 분석
  • 문서 검토
  • 콘텐츠 명확성 평가
  • 구조적 권장 사항

전략 기획

  • 기능 향상 브레인스토밍
  • 접근 방식에 대한 두 번째 의견
  • 혁신 제안
  • 타당성 분석
  • 사용자 가치 평가

설치

지엑스피1

구성

MCP 클라이언트 설정에 추가:

{ "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" } } } }

환경 변수

변하기 쉬운필수의기본설명
딥시크_API_-Deepseek API 키
딥시크_모델딥시크 리저너Deepseek 모델명
딥시크_맥스_토큰아니요8192요청당 최대 토큰
딥시크_최대_재시도아니요3재시도 횟수
딥시크 타임아웃아니요30000요청 시간 초과(ms)

도구

코드 검토

<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>

디자인 비평

<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>

글쓰기 피드백

<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>

기능 향상

<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>

예시

각 도구의 사용법과 출력에 대한 자세한 예는 예제 디렉토리에서 확인할 수 있습니다.

각 예제에는 요청 형식과 샘플 응답이 포함되어 있어 도구의 기능과 출력 구조를 보여줍니다.

개발

# 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

프로젝트 구조

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

특허

Apache 라이선스 2.0. 자세한 내용은 라이선스를 참조하세요.


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security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

Deepseek API를 사용하여 LLM 에이전트에게 코드 검토, 디자인 비판, 글쓰기 피드백, 브레인스토밍을 위한 AI 기반 멘토링을 제공하여 다양한 개발 및 전략적 계획 작업에서 향상된 성과를 낼 수 있도록 합니다.

  1. Model Context Protocol
    1. Table of Contents
      1. Features
        1. Code Analysis
        2. Design & Architecture
        3. Content Enhancement
        4. Strategic Planning
      2. Installation
        1. Configuration
          1. Environment Variables
        2. Tools
          1. Code Review
          2. Design Critique
          3. Writing Feedback
          4. Feature Enhancement
        3. Examples
          1. Development
            1. Project Structure
              1. License
                ID: fdyf7qsmit