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deenesjakoruzh
Multi-Server FastMCP PR Reviewer

Multi-Server FastMCP PR Reviewer

by AmaimaKhalidSethi
OverviewSchemaSourceRelated ServersDiscussionsAdmin
Python
Hybrid

多服务器 FastMCP PR 审查器

零成本、多服务器的模型上下文协议（MCP）套件，包含统一网关和基于 LangGraph 的自动化 PR 审查代理。所使用的每个工具/API 均可免费使用（GitHub PAT、Groq LLM）。

架构

Claude Desktop / Agent
        |
        v
  FastMCP Gateway  (namespaces: code., gh., doc. — dot-separated per MCP tool-naming spec)
   /      |       \
  v       v        v
Code    GitHub   Documentation
Intel   Server   Server (Groq)
(AST+Radon)(PyGithub)
   \       |       /
    Shared Security & Audit Layer
    (API key auth, SQLite WAL, rate limiting)

Related MCP server: orchestrator-mcp

项目布局

mcp-pr-reviewer/
├── core/
│   └── security.py        # auth + rate limit + SQLite audit decorator
├── servers/
│   ├── code_server.py      # AST/radon static analysis (no external API)
│   ├── github_server.py    # PyGithub-backed PR/issue/commit tools
│   └── doc_server.py       # Groq-backed docstring/README/API doc generation
├── gateway/
│   └── gateway.py          # unifies all three servers under code:/gh:/doc: namespaces
├── agent/
│   └── workflow.py         # LangGraph PR-review pipeline (fetch → analyze → doc → publish)
├── data/                    # SQLite audit_log.db lives here (gitignored)
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── requirements.txt
├── .env.example
└── claude_desktop_config.example.json

设置

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env
# edit .env with your real MCP_API_KEY, GITHUB_TOKEN, GROQ_API_KEY

在本地运行任何内容之前，加载环境变量，例如：

export $(grep -v '^#' .env | xargs)   # macOS/Linux

运行

独立服务器（stdio，用于本地测试）

python servers/code_server.py
python servers/github_server.py
python servers/doc_server.py

网关

fastmcp run gateway/gateway.py:gateway

Docker

docker compose up --build

Claude Desktop 集成

将 claude_desktop_config.example.json 复制到您的 Claude Desktop 配置（claude_desktop_config.json）中，修复 gateway/gateway.py 的绝对路径，并填写真实的凭据。重新启动 Claude Desktop 以生效。

测试清单

1. 模式验证

fastmcp inspect servers/code_server.py
fastmcp inspect servers/github_server.py
fastmcp inspect servers/doc_server.py

2. 安全/审计验证

# Should raise 401 Unauthorized
CLIENT_API_KEY=wrong_key python -c "from servers.code_server import analyse_code; analyse_code('x = 1')"

# Inspect the WAL SQLite audit log
sqlite3 data/audit_log.db "SELECT * FROM access_log ORDER BY id DESC LIMIT 5;"

3. 端到端 PR 审查

python -c "
import asyncio
from agent.workflow import app

async def run():
    result = await app.ainvoke({
        'repo': 'your-username/your-repo',
        'pr_number': 1
    })
    print('Review published:', result['issue_url'])

asyncio.run(run())
"

在生产环境中依赖此项目前需要再次确认的注意事项

  • core/security.py 中的 bucket 是单个进程范围内的 TokenBucket——同一服务器上的每个工具共享同一个 60/分钟 的配额。如果需要更细粒度的限制，请拆分为每个工具或每个客户端的桶。

  • secure_tool 会引发 FastAPI 的 HTTPException，只有当您运行的 FastMCP 传输实际位于 FastAPI/ASGI 之后时，它才能干净地映射到 HTTP 状态码。如果您通过普通 stdio 运行服务器，请在 MCP 层捕获此异常，或将其替换为适合传输的异常。

  • 在任何非本地部署之前，将 MCP_API_KEY、GITHUB_TOKEN 和 GROQ_API_KEY 从 .env 中轮换到真正的密钥管理器——.env 仅适用于开发环境。

  • GitHub 的代码搜索 API 的速率限制比核心 API 低得多（30 请求/分钟 vs 5,000 请求/小时）——search_repo_code 在高负载下会首先达到该上限。

This server cannot be deployed

One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

Maintenance

ActivityStale
ResponsivenessNo recent community issues

Resources

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