GitHub
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作者による説明(英語の原文)
Strict AI code reviewer powered by Groq. Finds bugs and vulnerabilities.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
GROQ_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"code-sanitizer": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-code-sanitizer"
],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add code-sanitizer --env GROQ_API_KEY=your-value -- uvx mcp-code-sanitizer動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"code-sanitizer": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-code-sanitizer"
],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"code-sanitizer": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-code-sanitizer"
],
"env": {
"GROQ_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント notasandy で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:GROQ_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
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).
Claude / Cursor / VS Code ──MCP──► code-sanitizer ──REST──► Groq API
(server.py) (llama-3.3-70b)
| 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 |
{
"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"] }
Prerequisite: Get a free Groq API key at console.groq.com/keys — no credit card required.
claude mcp add code-sanitizer -e GROQ_API_KEY=gsk_your_key -- uvx mcp-code-sanitizer
| OS | Config file |
|---|---|
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
{
"mcpServers": { "code-sanitizer": { "command": "uvx", "args": ["mcp-code-sanitizer"], "env": { "GROQ_API_KEY": "gsk_your_key_here" } } } }
Create .cursor/mcp.json in your project (or ~/.cursor/mcp.json globally):
{
"mcpServers": { "code-sanitizer": { "command": "uvx", "args": ["mcp-code-sanitizer"], "env": { "GROQ_API_KEY": "gsk_your_key_here" } } } }
Requires VS Code 1.99+ with GitHub Copilot. Create .vscode/mcp.json in your project:
{
"servers": { "code-sanitizer": { "command": "uvx", "args": ["mcp-code-sanitizer"], "env": { "GROQ_API_KEY": "gsk_your_key_here" } } } }
Or add globally via Ctrl+Shift+P → "MCP: Add Server".
Don't have `uvx`? Install it with
pip install uv, then use the commands above.
If you prefer cloning the repo:
git clone https://github.com/notasandy/mcp-code-sanitizer
cd mcp-code-sanitizer pip install -r requirements.txt cp .env.example .env # add your GROQ_API_KEY python server.py
Then point the client config to:
{
"command": "python", "args": ["/full/path/to/server.py"], "env": { "GROQ_API_KEY": "gsk_your_key_here" } }
Add AI code review to any repository in 5 lines. The action posts a structured comment on every PR with score, issues, and fix suggestions.
# .github/workflows/ai-review.yml
name: AI Code Review on: pull_request: types: [opened, synchronize]
permissions: contents: read pull-requests: write
jobs: review: runs-on: ubuntu-latest steps:
Add GROQ_API_KEY to your repository secrets → Settings → Secrets → Actions.
The action automatically:
After connecting, just write naturally:
Review this code for vulnerabilities:
def get_user(user_id): query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}" return db.execute(query)
Or call tools explicitly:
analyze_file /path/to/my_script.py
generate_tests for this function: ... compare_code — before vs after refactor, did it get better? generate_report and save to /tmp/report.html
mcp-code-sanitizer/
├── server.py # FastMCP entry point ├── config.py # Constants — keys, limits, extension map ├── groq_client.py # Async Groq client with auto-retry on 429 ├── cache.py # In-memory LRU cache with TTL ├── prompts.py # System prompts for all tools └── tools/ ├── analyze.py # analyze_code ├── compare.py # compare_code ├── explain.py # explain_code ├── tests.py # generate_tests ├── file_tool.py # analyze_file — chunking + parallel analysis ├── cache_tool.py # cache_info └── report.py # generate_report — HTML output
All settings via .env or environment variables:
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
GROQ_API_KEY | — | Required. Get at console.groq.com |
GROQ_MODEL | llama-3.3-70b-versatile | Groq model to use |
CACHE_TTL | 3600 | Cache TTL in seconds |
CACHE_MAX | 200 | Max cached entries |
| Model | Speed | Quality |
|---|---|---|
llama-3.3-70b-versatile | Fast | Best (default) |
llama-3.1-8b-instant | Fastest | Good |
mixtral-8x7b-32768 | Fast | Great |
PRs and Issues are welcome. Most wanted:
MIT — do whatever you want. A star would be appreciated.