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git-daily-review

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by mrosano1987
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🔍 Git Daily Review

あらゆる Git リポジトリ向けの自動化された毎日の AI コードレビュー — CLI、定期実行、AI エージェント向け MCP サーバーとして利用可能。

Git Daily Review は、複数のリポジトリにわたる毎日のコミットを分析し、プロジェクトの規約と品質ゲートに照らしてチェックし、構造化された Markdown レポートを生成します。MCP (Model Context Protocol) サーバーが同梱されており、Claude Code や Claude Desktop などのエージェントがレビューの実行、レポートの読み取り、プロジェクトのナレッジベースのキュレーションを会話形式で行えます。

ライセンス: AGPL-3.0-only · Python 3.10+ コア · TypeScript MCP サーバー

主な特長

  • あらゆるリポジトリ、あらゆる言語 — AI があなたのスタック (TypeScript、Python、Java、Go、Rust、C#、…) に適応します

  • マルチリポジトリ — 1 回の実行で必要なだけのリポジトリを監視

  • MCP サーバー — レビュー、レポート、ナレッジベースのキュレーションをエージェントツールとして公開

  • マルチプロバイダー AI — Anthropic Claude、OpenAI、Google Gemini、または Ollama 経由の任意のローカルモデル (完全オフライン)

  • 自己改善型ナレッジベース — 各レビューから学習する 7 層のプロジェクトコンテキスト。コードで強制される自動マージポリシーと、影響の大きい変更に対する人間の承認を備えています

  • Markdown + HTML 出力 — 毎回の実行で daily-summary.md と自己完結型の dashboard.html を書き出します (品質トレンド、ゲートおよび作成者別チャート、フィルタ可能なコミットリスト、各チャートの背後にあるテーブルビュー)。CDN なし、ネットワーク呼び出しなし: コードレビューデータがマシンの外に出ることはありません

  • RAG 対応 — セマンティックコンテキストのための外部 RAG サービスとのオプション統合

  • クロスプラットフォームのスケジューリング — macOS (launchd)、Linux (cron)、Windows (タスクスケジューラ)。シークレットは .env に保持され、スケジューラファイルには決して書き込まれません

  • セットアップウィザード — Web ベースの設定。手動での YAML 編集は不要

Related MCP server: MatterAI MCP Server

クイックスタート (CLI)

git clone https://github.com/YOUR_USER/git-daily-review.git
cd git-daily-review

# 0. Dependencies in a virtualenv (setup.py does this for you if you skip it)
python3 -m venv .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt

# 1. Configure (opens the wizard in your browser)
python3 setup.py

# 2. Secrets (cloud providers only — Ollama needs none)
cp .env.example .env      # then add e.g. ANTHROPIC_API_KEY=...
chmod 600 .env

# 3. First review
python3 scripts/daily_review.py

# 4. Schedule daily runs
python3 scripts/scheduler.py --install

CLI リファレンス:

python3 scripts/daily_review.py                    # review today
python3 scripts/daily_review.py --date 2026-05-12  # specific date
python3 scripts/daily_review.py --days 5           # last N days
python3 scripts/daily_review.py --collect-only     # git data only, no AI
python3 scripts/daily_review.py --history          # report history index

python3 scripts/kb_manager.py --review             # interactive KB curation
python3 scripts/kb_manager.py --approve <ID>       # non-interactive approve
python3 scripts/kb_manager.py --reject  <ID>       # non-interactive reject
python3 scripts/kb_manager.py --stats

上記の python3 は任意のインタープリターで構いません。依存関係がない場合、エントリポイントはプロジェクトの .venv (または $GDR_PYTHON) の下で自身を再実行し、存在しない場合は作成方法を案内します。これは、python3 が多くの場合素のシステム Python である cron と launchd にとって重要です。

MCP サーバー (エージェントとして使用)

mcp/ ディレクトリには、レビューエンジンをラップする TypeScript MCP サーバーが含まれています。

cd mcp
npm install
npm run build

Claude Code に登録します:

claude mcp add git-daily-review -- node /absolute/path/to/git-daily-review/mcp/dist/index.js

または Claude Desktop (claude_desktop_config.json) に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "git-daily-review": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/git-daily-review/mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

公開されるツール:

ツール

機能

run_daily_review

今日、指定日、または過去 N 日分のレビューを実行

get_report

指定日の完全な Markdown レポートを読み取る

list_reports

利用可能なレポート + 履歴インデックスを一覧表示

list_kb_suggestions

KB の提案を一覧表示 (ステータスでフィルタ)

decide_kb_suggestion

ID で保留中の提案を承認/却下

kb_stats

ナレッジベースの統計

あとはエージェントに 「今日のレビューを実行して重大な問題を要約して」 や 「保留中の KB の提案を表示して、命名規則に関するものを承認して」 のように依頼するだけです。

環境変数の上書き: GDR_ROOT (プロジェクトルート、デフォルト: リポジトリルート)、GDR_PYTHON (Python 実行ファイル。デフォルト: 存在する場合はプロジェクトの .venv、それ以外は python3)。

AI プロバイダー

プロバイダー

モデル

API キー環境変数

備考

Anthropic

Claude Haiku、Sonnet、Opus

ANTHROPIC_API_KEY

OpenAI

GPT-4o-mini、GPT-4o、o1-mini

OPENAI_API_KEY

Google Gemini

Gemini 2.0 Flash、1.5 Flash/Pro

GEMINI_API_KEY

Ollama (ローカル)

プルした任意のモデル

(なし)

完全オフライン。プロンプトの切り詰めを避けるため、設定で num_ctx を設定してください (デフォルト 32768)

シークレットはプロジェクトルートの .env ファイル (.env.example を参照) に置かれ、起動時に自動的に読み込まれます。シークレットが launchd の plist、crontab、バッチファイルに書き込まれることは決してありません。

ナレッジベース (7 層)

config/knowledge-base.yaml は、レビュアーに構造化されたプロジェクトコンテキストを提供します:

L0 Identity · L1 Architecture · L2 Conventions · L3 Quality Gates
L4 Domain · L5 Integrations · L6 Release

各実行後、システムはレビューで明らかになった新しい知識を抽出し、config/kb_suggestions/ に提案として保存します。自動マージポリシーは (モデルではなく) コードによって強制されます。信頼度 ≥ 0.85 の新しい規約と info/warning ゲートのみが自動マージでき、1 回の実行につき最大 2 件に制限されます。重大なゲート、ドメインルール、統合は常に人間の承認が必要です — 対話形式 (kb_manager.py --review)、CLI フラグ、または MCP の decide_kb_suggestion ツールを通じて行います。

学習を完全に無効にするには、config.yaml の ai: セクションで kb_learning: false を設定します。

プロジェクト構造

git-daily-review/
├── setup.py                    ← setup wizard entry point
├── requirements.txt
├── .env.example                ← secrets template (never commit .env)
├── config/
│   ├── config.example.yaml
│   └── knowledge-base.example.yaml
├── scripts/                    ← Python core
│   ├── daily_review.py         ← orchestrator (loads .env at startup)
│   ├── git_collector.py        ← fetch, commits, diffs
│   ├── ai_reviewer.py          ← review pipeline
│   ├── ai_provider.py          ← Anthropic/OpenAI/Ollama/Gemini abstraction
│   ├── kb_updater.py           ← KB learning + code-enforced auto-merge policy
│   ├── kb_manager.py           ← KB curation CLI (interactive + --approve/--reject)
│   ├── rag_client.py           ← optional RAG client
│   ├── report_generator.py     ← Markdown reports + history index
│   ├── html_report.py          ← self-contained HTML dashboard (charts, filters)
│   ├── scheduler.py            ← launchd / cron / schtasks (no secrets on disk)
│   └── wizard_app.py           ← wizard HTTP backend
├── mcp/                        ← MCP server (TypeScript)
│   └── src/index.ts
├── templates/wizard.html
└── reports/                    ← generated daily reports (git-ignored)

ロードマップ

  • 日次レポートの Slack/メール通知

  • --ci モード: 重大な指摘で非ゼロ終了 (PR ゲーティング)

  • コアの完全な TypeScript 移植

  • リモートリポジトリのサポート (ローカルクローンなしでのレビュー)

コントリビューション歓迎 — issue または PR を開いてください。

ライセンス

このプロジェクトは GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL-3.0-only) の下でライセンスされています。変更したバージョンをネットワークサービスとして実行する場合、そのサービスのユーザーにソースを提供する必要があります。LICENSE を参照してください。

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

ActivityMaintained
ResponsivenessNo recent community issues

Resources

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