Confluence設計書ベースのコードレビューMCPサーバー
Confluenceの設計書に沿ってコードレビューを行うMCPサーバーです。既存のConfluence MCPサーバーと連携して、設計書の内容とローカルのコード実装を比較・分析し、品質向上のための提案を行います。
導入手順
前提条件
- python、nodeが使える環境であること
- clineをインストールしていること
- clineが使える状態であること(bedrockからapi-keyを払い出すなどする)
1. mcp-remoteのインストール
npm install -g mcp-remote
2. cline_mcp_settings.jsonの編集
clineの設定ファイルを開き、まずはatlassian mcp serverの導入をします
接続するかvscodeを開き直すかするとatlassianの認証ページが開かれたはずです
confluenceへのアクセス許可をしてacceptしてください
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"autoApprove": [],
"disabled": false,
"timeout": 60,
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote",
"https://mcp.atlassian.com/v1/sse"
],
"env": {},
"transportType": "stdio"
}
}
}
3. code-eval-mcpの設定
依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt
4. パッケージのインストール
pip install -e .
5. cline_mcp_settings.jsonへの追記
先ほどのatlassianを追加した設定ファイルにさらに追記し、最終的に以下のようになります
{
"mcpServers": {
"atlassian": {
"autoApprove": [],
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-remote",
"https://mcp.atlassian.com/v1/sse"
],
"env": {}
},
"code-eval-prompt": {
"autoApprove": [],
"disabled": false,
"timeout": 60,
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": [
"<絶対パス>/code-review-following-confluence/mcp_server/server.py"
],
"env": {}
}
}
}
使用方法
clineで以下のプロンプトを入力してください
server_name: code-eval-prompt
tool_name: generate_flow_overview
arguments: {
"main_page": "173735938",
"subpages": [
"207519745",
"167706625"
],
"project_root": "<絶対パス>\project\kaonamae-nodejs",
"hint_files": [
"controllers\common\life.ts",
"services\common\lifeService.ts"
],
"dependency_depth": 3
}
パラメータ説明
main_page: confluenceの設計書のメインとなるページ(URL全体ではなくページIDが良い気がします)subpages:main_pageのほかに読み込ませたいページproject_root: ローカルにあるプロジェクトルートhint_files: 今回評価したいファイルのヒントdependency_depth: どこまで依存関係を辿るかの数字