Skip to main content
Glama

critique-mcp

CI

MCP-сервер, который даёт агенту инструменты для полноценного ревью pull request: не просто резюмирует diff, а разбирает его по косточкам, прогоняет линтер по изменённому коду, отмечает, когда тесты не были обновлены, и отправляет настоящее ревью обратно на GitHub.

Python · Model Context Protocol · GitHub REST API


Инструменты

Инструмент

Что делает

list_changed_files

Файлы, изменённые в PR, со статистикой diff и текстом патча

check_test_coverage

Помечает PR, в которых меняются исходные файлы, но не затрагивается ни один тестов файла

run_linter

Прогоняет ruff по каждому изменённому Python-файлу в головном коммите PR

post_review

Отправляет настоящее ревью (комментарий / одобрение / запрос изменений) на PR

Каждый инструмент — это тонкая, независимо тестируемая функция: run_linter не знает, как работает check_test_coverage, и ни один из них не обращается к GitHubClient, кроме как обращается GitHubClient. Агент решает, как их комбинировать; этот сервер просто даёт ему в руки инструменты.

check_test_coverage — это эвристика на уровне PR, а не измерение покрытия для каждого файла: она помечает «исходные файлы изменены, но тестовые файлы не затронуты нигде в этом PR» — тот же грубый сигнал, который используют инструменты вроде Danger.js. PR, в котором меняются пять исходных файлов и трогается один тестовый файл, не имеющий отношения к делу, не будет помечен — точная версия требовала бы реальных данных о покрытии, а не имён файлов.

Related MCP server: github-pr-review-mcp

Почему это существует

Я вручную находил и исправлял в чужих PR именно такие баги, которые ловят эти инструменты: тестовое утверждение, проходившее впустую, в chroma-core/chroma, валидатор, который проверял только один элемент списка, в weaviate-python-client, баг с точностью чисел с плавающей запятой в qdrant-client. Это превращает процесс ревью в инструменты, которые агент может вызывать напрямую, вместо того чтобы человек каждый раз выполнял те же проверки вручную.

Установка

Требуется Python 3.11+, ruff в PATH и персональный токен доступа GitHub с областью repo (права на чтение достаточно, если вы не хотите, чтобы работал post_review).

cp .env.example .env      # then add your token to .env
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate   # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

Использование

Добавьте его в MCP-конфиг Claude Desktop / Claude Code:

{
  "mcpServers": {
    "critique": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "critique_mcp.server"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    }
  }
}

Затем попросите агента использовать его: «Используй critique для проверки PR #42 в owner/repo — просмотри на проблемы с линтером и отсутствие тестов, а затем оставь общее ревью».

Тесты

pytest

Все вызовы GitHub API в тестах заменены моками — здесь не выполняется живых сети из запросов, если вы не запускаете сам сервер.

F
license - not found
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Screens public GitHub repos and PRs to generate risk maps, findings, and merge-readiness signals.

  • Pull change requests from your Amendor board into your coding agent to build and open PRs.

  • Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Nimra3261/critique-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server