MCP 코드 전문가 시스템

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 사용하는 Python 기반 코드 검토 시스템입니다. Martin Fowler와 Robert C. Martin(Uncle Bob)과 같은 전문가 페르소나를 시뮬레이션하여 코드 검토 기능을 제공합니다.

특징

• Martin Fowler의 리팩토링 원칙에 기반한 코드 검토
• Robert C. Martin의 Clean Code 원칙에 기반한 코드 검토
• 코드, 리뷰 및 관계의 지식 그래프 저장
• AI 기반 리뷰를 위한 Ollama와의 통합
• 웹 통합을 위한 서버 측 이벤트(SSE) 지원

필수 조건

파이썬 3.10+

이 프로젝트에는 Python 3.10 이상이 필요합니다.

올라마

AI 기반 코드 검토에는 Ollama가 필요합니다.

1. 플랫폼에 Ollama를 설치하세요:
   • macOS : ollama.com 에서 다운로드
   • 리눅스 : curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
   • Windows : Linux 지침을 통한 Windows WSL2 지원
2. 추천 모델을 끌어오세요:지엑스피1
3. Ollama 서버를 시작합니다:
   ollama serve

설치

종속성을 설치하고 가상 환경을 생성하려면 설치 스크립트를 실행하세요.

구성

.env 파일을 편집하여 구성합니다(필요한 경우 .env.example 에서 생성):

용법

서버 실행

표준 모드(커서 통합용)

HTTP/SSE 모드(웹 통합용)

이렇게 하면 SSE 전송을 위해 http://localhost:8000/sse 에서 서버가 시작됩니다.

사용자 정의 포트의 경우:

커서에 설치

Cursor IDE에 설치하려면:

사용 가능한 도구

서버는 다음 도구를 제공합니다.

• ask_martin : Martin Fowler에게 코드 검토 및 리팩토링 제안 요청
• ask_bob : Clean Code 원칙에 따라 코드를 검토해 달라고 Robert C. Martin(Bob 삼촌)에게 요청하세요.
• read_graph : 지식 그래프 전체를 읽습니다.
• search_nodes : 지식 그래프에서 노드 검색
• open_nodes : 이름으로 특정 노드를 엽니다.

사용 예

Martin Fowler와 함께 코드 조각을 검토하려면:

프로젝트 구조

• server.py : MCP 통합을 통한 메인 서버 구현
• experts/ : 코드 검토 기능을 구현하는 전문가 모듈
  • __init__.py : 공유 모델 및 인터페이스
  • martin_fowler/ : Martin Fowler 전문가 구현
  • robert_c_martin/ : Robert C. Martin 전문가 구현
• knowledge_graph.py : 코드와 리뷰를 저장하기 위한 지식 그래프
• ollama_service.py : AI 기반 리뷰를 위한 Ollama와의 통합
• examples/ : 다양한 언어로 검토할 수 있는 예제 코드
• requirements.txt : Python 종속성
• setup.sh : 설치 스크립트

건축학

이 시스템은 모듈식 아키텍처를 따릅니다.

1. 서버 계층 : MCP 프로토콜 통신을 처리하고 요청을 라우팅합니다.
2. 전문가 계층 : 각 전문가에 대한 코드 검토 논리를 캡슐화합니다.
3. 서비스 계층 : AI 통합 및 지식 그래프 기능 제공

각 전문가는 일관된 처리와 새로운 전문가의 쉬운 추가를 가능하게 하는 표준 인터페이스를 구현합니다.

특허

MIT