# MCP Server Reviewer 🔍

일반 사용자가 만든 MCP(Model Context Protocol) 서버의 품질을 종합 검토하는 MCP 서버입니다.

## 평가 영역 (총 100점)

| 영역 | 배점 | 핵심 평가 항목 |
|------|------|---------------|
| 기술적 구현 품질 | 25점 | Tool 정의, 파라미터, 에러 핸들링, Transport |
| 실무 활용 가치 | 25점 | 문제 해결력, 차별점, Tool granularity |
| 보안 및 안전성 | 20점 | 인증, 인젝션 방지, Secrets 관리 |
| 코드 품질 | 15점 | SDK 활용, 문서화, 테스트, 타입 안전성 |
| 통합성 및 확장성 | 15점 | 클라이언트 호환, 배포, 확장 용이성 |

## 등급 체계

- **S** (90+): 프로덕션 레디, 모범 사례 수준
- **A** (80-89): 우수, 소수 개선점만 존재
- **B** (70-79): 양호, 일부 영역 개선 필요
- **C** (60-69): 보통, 상당한 개선 필요
- **D** (60 미만): 미흡, 핵심 영역 재작업 필요

## 제공 도구 (Tools)

### 1. `review_mcp_server`
MCP 서버 전체 코드를 종합 검토합니다.
- **리포트 모드**: 점수화된 평가표 + 개선 권고 리포트
- **코칭 모드**: 대화형 단계별 피드백

### 2. `review_tool_definition`
개별 Tool 정의의 품질을 집중 검토합니다.
- Tool name 컨벤션 준수 여부
- Description의 LLM 친화성
- inputSchema 설계 적절성

### 3. `review_security`
보안 측면만 집중 검토합니다.
- 하드코딩된 시크릿 탐지
- 인젝션 위험 분석
- 데이터 노출 위험 평가

### 4. `compare_mcp_servers`
두 MCP 서버를 비교 분석합니다.
- 동일 목적 서버 간 품질 비교
- 각각의 강점/약점 대조

### 5. `generate_improvement_plan`
우선순위별 개선 로드맵을 생성합니다.
- Critical/High/Medium/Low 분류
- 구체적 액션 아이템 + 예상 소요 시간

## 설치 및 실행

### 설치

```bash
cd mcp-server-reviewer
pip install -e .
```

### 실행 (직접)

```bash
python -m mcp_server_reviewer.server
```

### Amazon Quick에서 사용

Settings → Capabilities → MCP Servers에서 추가:

```json
{
  "mcp-server-reviewer": {
    "command": "python",
    "args": ["-m", "mcp_server_reviewer.server"],
    "cwd": "C:\\Users\\ktaewoo\\Desktop\\Workspace2026\\mcp-server-reviewer\\src"
  }
}
```

### Claude Desktop에서 사용

`claude_desktop_config.json`:

```json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-server-reviewer": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "mcp_server_reviewer.server"],
      "cwd": "C:\\Users\\ktaewoo\\Desktop\\Workspace2026\\mcp-server-reviewer\\src"
    }
  }
}
```

## 사용 예시

### 종합 검토
```
"이 MCP 서버 코드를 검토해줘" + 소스코드 첨부
```

### 보안 집중 검토
```
"이 MCP 서버의 보안 취약점을 분석해줘"
```

### 두 서버 비교
```
"A 서버와 B 서버 중 어떤 것이 더 나은지 비교해줘"
```

### 개선 계획 수립
```
"이 MCP 서버를 2주 안에 개선하는 로드맵을 만들어줘"
```

## 팀원 공유

이 MCP 서버를 팀원의 환경에 설치하면 동일한 검토 기능을 사용할 수 있습니다:

1. 이 폴더를 공유하거나 Git 리포지토리로 관리
2. 각 팀원이 `pip install -e .` 실행
3. Amazon Quick 또는 Claude Desktop 설정에 서버 추가

## 기술 스택

- Python 3.10+
- MCP SDK (stdio transport)
- 정적 분석 기반 코드 검토 (regex pattern matching)

## 라이선스

MIT