lra-code-review-mcp

# lra-code-review-mcp [lra-code-review](https://github.com/030603-ccf/code-review-agent)（基于 LangGraph 的代码审查智能体）的 MCP server。它把 lra-code-review 包装成只读工具，任何 MCP 客户端（Claude Desktop、Cursor、Windsurf……）都能通过 LLM 审查代码。 通过 stdio 暴露 4 个只读工具： | 工具 | 用途 | | --- | --- | | `review_project` | 全量代码审查，返回 findings 摘要 | | `review_diff` | 只审 git diff 变更 | | `get_finding` | 按 id 取单条 finding 的完整证据 | | `generate_fix_prompt` | 生成单文件的修复任务 prompt（零 LLM token） | ## 安装 需要 Python 3.11+。 ```bash # 临时跑一次 uvx lra-code-review-mcp # 或安装 pip install lra-code-review-mcp lra-code-review-mcp ``` `lra-code-review` 是依赖项，会从 PyPI 自动安装。 ## Docker 每次打 tag 都会发布一个容器镜像到 GHCR，无需安装 Python 就能跑： ```bash docker run -i --rm \ -v /absolute/path/to/lra/config.yaml:/config.yaml \ -e LRA_MCP_CONFIG=/config.yaml \ -e LRA_MCP_PROFILE=deepseek \ -e DEEPSEEK_API_KEY="$DEEPSEEK_API_KEY" \ ghcr.io/030603-ccf/dsh-cra-plugin ``` - `-i` 保持 stdio 打开——MCP 传输走 stdin/stdout。 - 挂载你的 lra `config.yaml`，并把 `LRA_MCP_CONFIG` 指向 `/config.yaml`。 - 用 `-e`（或 `--env-file`）传 API key；绝不要把 key 打进镜像。 ## 配置 server 的一切配置都来自环境变量；工具参数从不携带 API key。 | 变量 | 必填 | 说明 | | --- | --- | --- | | `LRA_MCP_CONFIG` | 是 | `config.yaml` 的路径——复制本仓库的 `config.example.yaml` 并填自己的 profile | | `LRA_MCP_PROFILE` | 否 | 该 config 里的 profile 名（默认用它的 `default_profile`） | | `LRA_MCP_RUNS_DIR` | 否 | 审查产物的存放目录（默认 `~/.lra-code-review-mcp/runs`） | ### API key 你的 key 存在环境变量里，由 config 中的 `api_key_env` 声明变量名： ```yaml profiles: deepseek: api_key_env: "DEEPSEEK_API_KEY" ``` 三种方式设置这个变量： 1. **Shell**（CLI）：`export DEEPSEEK_API_KEY=sk-...` 2. **MCP 客户端的 `env` 块**（Claude Desktop / Cursor）：在 server 的 `env` 里加 `"DEEPSEEK_API_KEY": "sk-..."` 3. **Docker**：`docker run -i --rm ... -e DEEPSEEK_API_KEY="$DEEPSEEK_API_KEY" ...` 要求（继承自 lra）： - `api_key` 必须来自 `api_key_env`，不能内联写在文件里。 - `lsp.enabled` 必须是 `false`。 ## MCP 客户端配置 让任意 MCP 客户端指向这个 stdio server： ```json { "mcpServers": { "lra": { "command": "uvx", "args": ["lra-code-review-mcp"], "…