mutual-review-mcp

mutual-review-mcp

An MCP server that enables code review by having two LLMs (Claude and GPT-4o) independently evaluate code and then synthesize their findings into a unified report.

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访问服务器

README

mutual-review-mcp

PyPI version License: MIT Python: 3.10+ MCP

📖 解説記事 (日本語): 自作MCPサーバーを書いて公開するまで

Claude × GPT-4o 相互コードレビュー MCP サーバー

2つの LLM がそれぞれ独立にコードをレビューし、Claude が両方の指摘を統合した最終レポートを返す MCP (Model Context Protocol) サーバーです。

30秒で読める要約

  • Claude Desktop / Claude Code / 任意の MCP クライアントから呼べる
  • review_file / review_code / review_diff の 3 ツール
  • 拡張子から言語自動推定 (.py → python, .ts → typescript, ...)
  • API キーは環境変数で渡す
  • コスト追跡はオプション (ENABLE_COST_TRACKING=1 で有効化)

クイックスタート (Claude Code)

claude mcp add mutual-review -- uvx mutual-review-mcp

事前に ANTHROPIC_API_KEY と OPENAI_API_KEY を環境変数に設定してください。

インストール

pip install mutual-review-mcp
# または、インストールせず一時実行:
uvx mutual-review-mcp

詳細

A. uvx (推奨・一時実行)

uvx mutual-review-mcp              # MCPサーバー起動 (stdio)
uvx --from mutual-review-mcp mutual-review path/to/foo.py  # CLI

B. pip

pip install mutual-review-mcp
mutual-review-mcp                  # MCP サーバー起動
mutual-review path/to/foo.py       # 単発 CLI

C. git clone (開発用)

git clone https://github.com/miharu8686/mutual-review-mcp
cd mutual-review-mcp
pip install -e .[dev]
pytest

Claude Desktop 設定

%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (macOS は ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json) に:

{
  "mcpServers": {
    "mutual-review": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mutual-review-mcp"],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-ant-...",
        "OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

完全な例は examples/claude_desktop_config.json を参照。

Claude Code 設定

claude mcp add mutual-review -- uvx mutual-review-mcp

または .mcp.json を手書き:

{
  "mcpServers": {
    "mutual-review": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mutual-review-mcp"]
    }
  }
}

ツール一覧

review_file

ファイルをディスクから読んで両モデルでレビュー。

引数 型 必須 説明
path string yes レビュー対象ファイルの絶対パス
language string no 言語ヒント。省略時は拡張子から自動推定
context string no コードの背景情報
synthesize boolean no 統合レポート生成 (default: true)

呼び出し例:

review_file(path="/repo/src/auth.py", context="OAuth2 callback handler")

review_code

コードスニペットを直接渡してレビュー。

引数 型 必須 説明
code string yes レビュー対象コード
language string no 言語ヒント
filename string no 文脈用ファイル名
context string no 背景情報
synthesize boolean no 統合レポート生成 (default: true)

review_diff

unified diff 文字列を直接渡してレビュー。v0.1 では git 実行は行わない。 呼び出し側で git diff の出力を取得して渡す:

git diff HEAD~1 | mutual-review --diff -
引数 型 必須 説明
diff string yes unified diff テキスト
context string no 背景情報
synthesize boolean no 統合レポート生成 (default: true)

v0.2 で review_diff_git(repo_path, ref) を追加予定。詳細は docs/ROADMAP.md。

CLI

MCP を経由せず直接実行する CLI も同梱:

# ファイルレビュー (拡張子から言語自動推定)
mutual-review path/to/foo.py

# スニペット
mutual-review --code "def foo(): pass" --language python

# 標準入力から diff
git diff HEAD~1 | mutual-review --diff -

# 統合レポートを省略
mutual-review path/to/foo.py --no-synth

動作のしくみ

              [ Code / File / Diff ]
                       |
            +----------+----------+
            |                     |
            v                     v
   +-----------------+   +-----------------+
   | Claude reviewer |   |  GPT reviewer   |   (並列実行)
   +-----------------+   +-----------------+
            |                     |
            +----------+----------+
                       |
                       v
              +------------------+
              | Claude synthesizer|   (両レビューを統合)
              +------------------+
                       |
                       v
                 [ Final Report ]

統合レポートには以下が含まれます:

  1. 両モデルが合意した指摘 (高優先度)
  2. 各モデル固有の発見
  3. 優先順位付きアクションアイテム
  4. 総合判定 (Ready / Needs Minor Work / Needs Major Work)

コスト目安

multi_agent.py (520 行・約 7,000 文字) を 1 ファイルレビュー (統合あり) した実測値:

モデル構成 合計トークン (in/out) 1ファイルあたり
claude-haiku-4-5 + gpt-4o-mini 16,130 / 4,489 約 $0.025 (約 ¥4)
claude-sonnet-4-6 + gpt-4o 16,161 / 4,204 約 $0.105 (約 ¥16)

1 USD = 155 円換算・2026-05 時点。価格は reviewer.py の PRICING で管理しています。

--no-synth で 3 回中 1 回 (統合呼び出し) を省略でき、Sonnet/gpt-4o 構成で約 30% コスト削減できます。

モデル変更は環境変数で:

MUTUAL_REVIEW_CLAUDE_MODEL=claude-haiku-4-5-20251001
MUTUAL_REVIEW_GPT_MODEL=gpt-4o-mini

環境変数一覧

変数 デフォルト 説明
ANTHROPIC_API_KEY — (必須) Anthropic API キー
OPENAI_API_KEY — (必須) OpenAI API キー
MUTUAL_REVIEW_CLAUDE_MODEL claude-sonnet-4-6 Claude モデル名
MUTUAL_REVIEW_GPT_MODEL gpt-4o GPT モデル名
ENABLE_COST_TRACKING 0 1/true でコスト追跡ログ出力
COST_LOG_PATH OS依存 (XDG 準拠) コストログの出力先 (usage.jsonl)
MUTUAL_REVIEW_CONFIG OS依存 JSON 設定ファイルパス (APIキーフォールバック)

設定ファイル (オプション)

環境変数の代わりに JSON 設定ファイルから API キーを読むこともできます。

デフォルトパス:

  • Windows: %APPDATA%\mutual-review-mcp\config.json
  • macOS: ~/Library/Application Support/mutual-review-mcp/config.json
  • Linux: ~/.config/mutual-review-mcp/config.json

内容:

{
  "anthropic_api_key": "sk-ant-...",
  "openai_api_key": "sk-..."
}

エラーメッセージ

エラーメッセージは日英併記です:

ANTHROPIC_API_KEY が設定されていません / ANTHROPIC_API_KEY is not set. ...
Anthropic API への接続に失敗しました: ... / Failed to call Anthropic API: ...

ライセンス

MIT

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