notasandy/mcp-code-sanitizer

notasandy/mcp-code-sanitizer

от notasandy
MCP сервер для строгого AI-ревью кода: находит баги, уязвимости и оценивает качество от 0 до 100. Подходит разработчикам в Claude, Cursor и VS Code. Бесплатный анализ через Groq, интеграция с GitHub Actions для автоматических PR-ревью.

mcp-code-sanitizer

Strict AI-powered code reviewer for Claude Desktop, Cursor, VS Code, and Claude Code CLI. Finds bugs, vulnerabilities, and security issues — powered by Groq (free API).

Python PyPI FastMCP Groq License

Claude / Cursor / VS Code  ──MCP──►  code-sanitizer  ──REST──►  Groq API
                                        (server.py)              (llama-3.3-70b)

demo


Features

Tool What it does
analyze_code Strict review — bugs, security issues, score 0–100
compare_code Compares two versions, detects regressions, recommends merge/request_changes
explain_code Step-by-step explanation for junior / middle / senior audience
generate_tests Generates pytest / jest / go test — happy path, edge cases, security
analyze_file Analyzes a whole file from disk with parallel chunking
generate_report Builds an HTML report from any analysis result
cache_info Cache statistics and clearing
Example output
{
  "summary": "Critical SQL injection and secret exposed in logs",
  "score": 23,
  "issues": [
    {
      "severity": "critical",
      "line": 2,
      "title": "SQL Injection",
      "description": "f-string directly interpolates user_id into query",
      "fix": "cursor.execute('SELECT * FROM users WHERE id = %s', (user_id,))"
    }
  ],
  "warnings": [{"title": "No exception handling", "description": "..."}],
  "suggestions": ["Consider using an ORM instead of raw SQL"]
}
Инструменты были проиндексированы:
analyze_code

Строгий анализ фрагмента кода с использованием Groq LLM.

Пожалуйста, прикрепите код, который нужно проанализировать. Укажите также, если есть конкретные вопросы: что именно интересует (производительность, безопасность, читаемость, архитектура, потенциальные баги и т.д.) и на каком языке написан код.

Параметры
  • codestringобязательный

    Code fragment to review.

  • contextstring

    Optional description - what the code does or where it came from.

  • languagestring

    Programming language (python, javascript, go, rust, ...).

analyze_file

Анализирует целый файл с кодом с диска. Автоматически определяет язык по расширению файла. Большие файлы разбиваются на части и анализируются параллельно.

Вы не указали, какой файл нужно проанализировать. Пришлите содержимое файла или его путь, и я разберу его.

Параметры
  • contextstring

    Description of what the file does (optional).

  • file_pathstringобязательный

    Absolute path to the file.

  • languagestring

    Language override (auto-detected from extension if not set).

cache_info

Показывает статистику кэша или очищает кэш Аргументы: clear: True - очищает кэш, False - показывает статистику. Возвращает: JSON со статистикой кэша или результатом очистки.

Параметры
  • clearboolean
compare_code

Сравнивает две версии кода и оценивает, является ли изменение улучшением. Выполняет структурированный анализ diff: определяет, что улучшилось, что регрессировало, а что изменилось нейтрально. Возвращает рекомендацию по слиянию на основе анализа. Полезен для ревью кода, проверки рефакторинга и верификации кода, сгенерированного ИИ.

Сравнить код

Параметры
  • code_afterstringобязательный

    The new version of the code (after changes). Must be the same scope as code_before for accurate comparison.

  • code_beforestringобязательный

    The original version of the code (before changes). Include complete function or class -- not just the diff.

  • contextstring

    Optional description of the intent behind the change. Helps distinguish intentional trade-offs from bugs. Example: "Optimized for memory usage at the cost of readability"

  • languagestring

    Programming language of both versions. Examples: "python", "javascript", "go", "typescript". Defaults to "python".

explain_code

Объясняет, что делает код - шаг за шагом и понятно. Args: code: Код для объяснения. language: Язык программирования. audience: Уровень целевой аудитории - junior, middle или senior. Returns: JSON с пошаговым объяснением, ключевыми концепциями и подводными камнями.

Объясни код.

Параметры
  • audiencestring
  • codestringобязательный
  • languagestring
generate_report

Генерирует красивый HTML-отчёт из результатов analyze_code или analyze_file. Аргументы: analysis_json: JSON-строка из analyze_code или analyze_file. output_path: путь для сохранения HTML-файла (опционально). source_name: имя файла/фрагмента для заголовка отчёта. Возвращает: JSON с полями: html, saved_to, length.

Сформировать отчёт

Параметры
  • analysis_jsonstringобязательный
  • output_pathstring
  • source_namestring
generate_tests

Генерирует тесты для предоставленного кода. Args: code: Код, для которого нужно сгенерировать тесты. language: Язык программирования. framework: Тестовый фреймворк (необязательно - pytest, jest, unittest и т.д.). Returns: JSON с тестовыми случаями, исполняемым кодом тестов и оценкой покрытия.

Генерирует тесты

Параметры
  • codestringобязательный
  • frameworkstring
  • languagestring

Похожие MCP-сервера

selvage-lab/selvage

selvage-lab/selvage

MCP-сервер Selvage автоматизирует ревью кода — анализирует Git diff, находит баги, уязвимости и улучшает качество. Использует умный AST-контекст и разные AI-модели, работает через CLI или MCP-режим в Cursor и Claude Code. Ускоряет проверку без ожидания ревьюеров.

Python36
sonarsource/sonarqube-mcp-server

sonarsource/sonarqube-mcp-server

Сервер SonarQube MCP подключает анализ качества кода и безопасности к AI-агентам. Разработчики проверяют код прямо из агента, используя SonarQube Cloud или Server, и анализируют фрагменты без переключений.

Java643
raye-deng/open-code-review

raye-deng/open-code-review

MCP сервер для проверки качества AI-сгенерированного кода. Выявляет галлюцинированные импорты, устаревшие API, over-engineering и security антипаттерны. Работает локально с любыми LLM, поддерживает 6 языков. Полезен командам с Copilot, Cursor, Claude Code — встраивается в CI/CD и IDE через MCP.

TypeScript37
ArchAI-Labs/fastmcp-sonarqube-metrics

ArchAI-Labs/fastmcp-sonarqube-metrics

MCP сервер на базе FastMCP для доступа к метрикам SonarQube: извлекает показатели качества кода, историю метрик и дерево компонентов. Помогает разработчикам и DevOps автоматизировать мониторинг и интеграцию данных SonarQube в свои пайплайны.

Python14
Github MCP

Github MCP

официальный

MCP-сервер для подключения AI-агентов к GitHub: читает код и репозитории, управляет issues и PR, анализирует коммиты и CI/CD. Cервер автоматизирует workflow через естественный язык. Полезен разрабо...

Go32850
DigiCatalyst-Systems/dep-diff-mcp

DigiCatalyst-Systems/dep-diff-mcp

MCP сервер для анализа уязвимостей и рисков при обновлении зависимостей: превращает diff lock-файла в ранжированный план с разбором breaking changes, CVE и рекомендациями. Помогает оценить безопасность в Dependabot PR.

TypeScript1
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин