OpenReview Python MCP-Server

MCP-Server, der LLMs dabei unterstützt, korrekten openreview-py-Code zu schreiben. Zwei Wissensebenen: Live-Introspektion der installierten Bibliothek (Methodensignaturen, Docstrings, Klassenstrukturen) und statisches Wissen (Best Practices, Codebeispiele, Workflow-Anleitungen).

Schnellstart

1. Docker-Image bauen

docker build -t openreview-mcp /path/to/openreview-mcp

2. Zu Claude Code hinzufügen

Erstellen Sie eine .mcp.json-Datei im Stammverzeichnis des Projekts, an dem Sie arbeiten (oder in ~/.claude/ für den globalen Zugriff):

{
  "mcpServers": {
    "openreview": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "--rm", "-i", "openreview-mcp"]
    }
  }
}

Wissensdateien (llm.txt, examples.md) sind im Image gebündelt – kein Bind-Mount erforderlich. Um dies mit einem Live-Checkout von openreview-py zu überschreiben, fügen Sie -e OPENREVIEW_KNOWLEDGE_PATH=/knowledge -v /path/to/openreview-py:/knowledge zu den docker run-Argumenten hinzu.

3. Neustart und Überprüfung

Starten Sie Claude Code neu (/exit und neu starten). Die 5 Werkzeuge sind sofort verfügbar.