Sistema experto en código MCP

Un sistema de revisión de código basado en Python que utiliza el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Ofrece funciones de revisión de código mediante la simulación de personajes expertos como Martin Fowler y Robert C. Martin (Tío Bob).

Características

Revisión de código basada en los principios de refactorización de Martin Fowler
Revisión de código basada en los principios de Código Limpio de Robert C. Martin
Almacenamiento de gráficos de conocimiento de código, revisiones y relaciones
Integración con Ollama para reseñas impulsadas por IA
Compatibilidad con eventos del lado del servidor (SSE) para la integración web

Prerrequisitos

Python 3.10+

Este proyecto requiere Python 3.10 o superior.

Ollama

Ollama es necesario para las revisiones de código impulsadas por IA.

Instale Ollama para su plataforma:
- macOS : Descargar desde olama.com
- Linux : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
- Windows : Compatibilidad con Windows WSL2 mediante instrucciones para Linux
Extraiga un modelo recomendado:
ollama pull llama3:8b
Inicie el servidor Ollama:
ollama serve

Instalación

Ejecute el script de instalación para instalar dependencias y crear el entorno virtual:

chmod +x setup.sh
./setup.sh

Configuración

Edite el archivo .env para configurarlo (créelo desde .env.example si es necesario):

# Knowledge Graph Settings
KNOWLEDGE_GRAPH_PATH=data/knowledge_graph.json

# Ollama Configuration (local AI models)
OLLAMA_HOST=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama3:8b

Uso

Ejecución del servidor

Modo estándar (para integración del cursor)

source .venv/bin/activate
python server.py

Modo HTTP/SSE (para integración web)

source .venv/bin/activate
python server.py --transport sse

Esto iniciará el servidor en http://localhost:8000/sse para el transporte SSE.

Para puerto personalizado:

python server.py --transport sse --port 9000

Instalación en Cursor

Para instalar en Cursor IDE:

source .venv/bin/activate
mcp install server.py --name "Code Expert System"

Herramientas disponibles

El servidor expone estas herramientas:

ask_martin : Pídele a Martin Fowler que revise el código y sugiera refactorizaciones
ask_bob : Pídele a Robert C. Martin (tío Bob) que revise el código según los principios de Clean Code
read_graph : Lee el gráfico de conocimiento completo
search_nodes : Busca nodos en el gráfico de conocimiento
open_nodes : Abre nodos específicos por sus nombres

Ejemplo de uso

Para revisar un fragmento de código con Martin Fowler:

{
  "code": "function calculateTotal(items) {\n  var total = 0;\n  for (var i = 0; i < items.length; i++) {\n    total += items[i].price;\n  }\n  return total;\n}",
  "language": "javascript",
  "description": "Calculate the total price of items"
}

Estructura del proyecto

server.py : Implementación del servidor principal con integración MCP
experts/ : Módulos expertos que implementan las capacidades de revisión de código
- __init__.py : Modelos e interfaces compartidos
- martin_fowler/ : Implementación experta de Martin Fowler
- robert_c_martin/ : Implementación experta de Robert C. Martin
knowledge_graph.py : Gráfico de conocimiento para almacenar código y revisiones
ollama_service.py : Integración con Ollama para reseñas basadas en IA
examples/ : Código de ejemplo para revisión en diferentes idiomas
requirements.txt : Dependencias de Python
setup.sh : Script de configuración

Arquitectura

El sistema sigue una arquitectura modular:

Capa de servidor : maneja la comunicación del protocolo MCP y enruta las solicitudes
Capa de experto : encapsula la lógica de revisión de código para cada experto
Capa de servicio : proporciona integración de IA y funcionalidad de gráfico de conocimiento

Cada experto implementa una interfaz estándar que permite un manejo consistente y una fácil incorporación de nuevos expertos.

Licencia

Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)

MCP Code Expert System

Integrations