Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Batch Review

de hevangelversión 1.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.hevangel/batch-review-mcp

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Git diff and markdown review with a web UI plus MCP stdio for AI agents.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Documentos, hojas de cálculo y oficina

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub hevangel, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Documentos, hojas de cálculo y oficinai

  • Más estrellas que el 0% de los otros 3545 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 33% de los otros 3545 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 3545 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Batch Review?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.3.0) llegó al registro hace 2 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Se ejecuta en la nube★ 7620MITActualizado hace 2 meses
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Excel MCP Server

de haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Se ejecuta en tu computadora★ 4276MITActualizado hace 7 días
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Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Se ejecuta en tu computadora★ 847MITActualizado hace 4 días
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Batch Review

A collaborative code and markdown review tool that bridges human reviewers and AI agents. Both can browse files, inspect git diffs, leave structured comments, and save a final review report — all from the same UI, in real time.


Features

FeatureDescription
3-panel review UIFile explorer + git changes on the left, viewer in the center, comment thread on the right
Markdown rendering.md files are fully rendered, including GitHub-style math with KaTeX: inline $…$ and GitHub’s dollar-backtick inline form, display $$…$$ blocks, and fenced math code blocks; plus Mermaid fenced diagrams and WaveDrom fenced diagrams (digital timing diagrams, bit-field/register diagrams, and logic/schematic diagrams), each with a toolbar toggle between rendered and source views; highlight any paragraph to add a comment
HTML previewing.html and .htm files render in a sandboxed center-panel preview with scripts disabled; select rendered elements, text, or a visual region to add source-backed comments, including a saved PNG crop for region comments
PDF viewing.pdf files render in the center panel with page-aware text or region comments and reload support
DOCX/PPTX viewing.docx and .pptx files render locally in the browser with docx-preview and @aiden0z/pptx-renderer; select document text or a normalized page/slide region to add comments, with Office region selections saved as PNG screenshots beside the review JSON/Markdown output, without LibreOffice or Microsoft Office
Office document safetyOffice packages are fetched as binary data; git diff mode reports them as binary instead of showing misleading ZIP/XML text
Syntax highlightingAll common languages via Monaco Editor (Python, TypeScript, Go, Rust, etc.)
Inline git diffClick changed files to view inline red/green unified diffs for local changes, a previous commit/ref vs HEAD, or current checkout vs a GitHub PR head
Structured commentsEach comment captures @filename:L10-15 line references automatically, with richer rendered-view anchors where useful; Office anchors include document kind, page/slide, normalized region, selected text, and a renderer fingerprint
Outdated recoveryWhen a text comment goes stale, refresh its stored highlight from the current file directly from the right panel
AI collaborationMCP server exposes many tools so AI agents can review alongside humans — UI updates live, with on-screen notices for agent-driven comment changes. Also ships a token-efficient CLI client mode (batch-review ) for coding agents and a Claude Code plugin with a review-workflow skill
Dual outputSaves review as both JSON (machine-readable) and Markdown (human-readable)
Resume sessionOn startup, if {output-dir}/{output}.json already exists, comments are loaded automatically
Cross-platformRuns on Windows and Linux
Theme toggleSwitch the web UI between the original dark theme and a warm light theme from the left-panel top bar
GitHub-style math example

The preview uses the delimiter rules from Writing mathematical expressions: inline $…$, GitHub’s dollar-backtick inline form (rewritten to $…$ before parsing), display $$…$$, and fenced math code blocks. Rendering is KaTeX rather than GitHub’s MathJax, so a few uncommon macros can differ even when markdown syntax matches.

This app does not embed raw HTML in the markdown preview, so GitHub’s $ workaround for literal dollar signs in prose is unavailable here—inside math, escape $ as \$ per GitHub’s docs.

Examples:

Inline: $\sqrt{3x-1}+(1+x)^2$

Dollar-backtick (GitHub-compatible): $e^{i\pi} + 1 = 0$

$$ \nabla_\theta J(\theta) = \mathbb{E}_{(s, a) \sim \pi_\theta} \left[\nabla_\theta \log \pi_\theta(a \mid s)\, R(s, a)\right] $$

WaveDrom example

Fenced wavedrom ` blocks are parsed as WaveJSON (via JSON5, so unquoted/single-quoted keys are fine) and rendered inline, with the same source/rendered toolbar toggle as Mermaid. Three diagram kinds are supported, selected automatically from the JSON shape:

A digital timing diagram (signal):

{signal: [

{name: 'clk', wave: 'p.....'}, {name: 'data', wave: 'x.345x', data: ['head', 'body', 'tail']}, {name: 'req', wave: '0.1..0'}, {name: 'ack', wave: '1.....'} ]}

A bit-field / register diagram (reg):

{reg: [

{bits: 7, name: 'opcode'}, {bits: 5, name: 'rd'}, {bits: 3, name: 'funct3'}, {bits: 5, name: 'rs1'}, {bits: 12, name: 'imm[11:0]'} ], config: {bits: 32}}

A logic / schematic diagram (assign):

{assign: [["z", ["|", "a", ["&", "b", "c"]]]]}

Architecture

At runtime, Batch Review is a single Python application that serves the browser UI, exposes REST and WebSocket endpoints for that UI, and optionally exposes the same review session to MCP clients.

flowchart LR

CLI["CLI entry point uv run batch-review"] Browser["Browser UI React + Zustand"] McpHost["MCP host Cursor / Claude Desktop / VS Code / other clients"] AgentCli["Coding agent Claude Code / Cursor CLI / Codex batch-review "]

subgraph Backend["Batch Review backend process"] Server["FastAPI app static frontend / REST /api/* WebSocket /ws"] Mcp["FastMCP server stdio transport HTTP transport /mcp/"] State["Shared AppState repo root, comments, per-client MCP sessions, connected WebSocket clients"] end

Repo["Git repository under review"] Output["Saved review output review_comments.json review_comments.md"] PortFile[".batch_review/server.json discovery file"]

CLI --> Server CLI --> Mcp Server --> Browser Browser -->|"REST reads/writes"| Server Browser <-->|"live sync"| Server Server --> State Mcp --> State McpHost -->|"stdio or HTTP MCP"| Mcp AgentCli -->|"REST /api/*"| Server AgentCli -.->|"reads for discovery"| PortFile Server -.->|"writes on start"| PortFile State -->|"read files, diffs, existing review data"| Repo State -->|"save/load review reports"| Output State -.->|"broadcast UI events"| Browser

  • The browser loads the React app from the FastAPI server, fetches files/comments/config over REST, and stays synchronized through /ws.
  • MCP tools and REST routes both operate on the same in-memory AppState, so agent-created comments appear in the UI immediately. Every comment carries a userid; browser comments default to the Windows/Linux/macOS account running the server, while MCP connections and CLI profiles can change their own current userid.
  • Multiple MCP clients can connect to one server concurrently. They share the collaborative comment collection, but each client gets an isolated application session and current userid; legacy FastMCP connections map their Context.session_id to that application session, while modern stateless clients pass its private ID explicitly.
  • In --mcp mode, the HTTP server keeps the web UI available while FastMCP also runs over stdio for editor and CLI hosts.
  • In CLI client mode, coding agents invoke batch-review (e.g. add-comment, diff) which calls the same REST endpoints — no MCP tool schemas loaded into agent context. The server writes .batch_review/server.json on startup so CLI verbs can discover it.

Distribution

  • [PyPI — `batch-review-mcp`](https://pypi.org/project/batch-review-mcp/) — published wheels and sdist for pip / uv.
  • [Official MCP Registry — `io.github.hevangel/batch-review-mcp`](https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers/io.github.hevangel%2Fbatch-review-mcp/versions/latest) — latest published server metadata (JSON API; the registry site is still preview).

Requirements

  • Python ≥ 3.13 with uv
  • Node.js ≥ 22 (for the one-time frontend build; matches GitHub Actions)

Installation

git clone https://github.com/hevangel/batch-review-mcp.git

cd batch-review-mcp uv sync

The first run will automatically build the React frontend if frontend/dist/ does not exist (requires Node.js + npm on PATH).


Usage

Standalone mode (browser opens by default)
# Review the current directory

uv run batch-review

Review a specific git repository

uv run batch-review --root /path/to/your/repo

Custom host / port

uv run batch-review --root /path/to/repo --host 0.0.0.0 --port 9100

Specify output filenames

uv run batch-review --root /path/to/repo --output review --output-dir /tmp/reviews

→ saves /tmp/reviews/review.json and /tmp/reviews/review.md

The server auto-selects a free port in the 9000–9999 range if the default port is already in use.

MCP stdio mode (Claude Desktop / Cursor / any MCP client; browser opens by default)
uv run batch-review --mcp --root /path/to/repo

The HTTP server starts in a background thread (so the browser UI remains accessible), your default browser opens to the app URL (same as standalone mode; use --no-browser to skip), and the MCP stdio transport runs in the main thread.

Claude Desktop config (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "batch-review": { "command": "uv", "args": ["run", "batch-review", "--mcp", "--root", "/path/to/repo"] } } }

CLI client mode (token-efficient agent interface)

For coding agents (Claude Code, Cursor CLI, Codex, etc.), the CLI client mode is more token-efficient than loading 18 MCP tool schemas into context. Each verb is one process invocation that emits a single JSON document to stdout. The CLI talks to a running server over REST, so every comment and highlight also appears in the human reviewer's browser UI in real time.

# Start the server in the background (browser opens by default)

batch-review start --root .

{"web_url": "http://127.0.0.1:9000", "pid": 12345, "port": 9000}

List changed files

batch-review changes

[{"path": "main.py", "status": "M", ...}, ...]

Inspect a diff

batch-review diff main.py

Identity defaults to the OS account running the command; change it when needed

batch-review get-userid batch-review set-userid reviewer-a

Add a comment anchored to a line range (captures the current userid)

batch-review add-comment main.py 10 15 "This null check is redundant."

Save the review report (JSON + Markdown)

batch-review save

Stop the server when done

batch-review stop

Server discovery — verbs auto-discover a running server in priority order: the BATCH_REVIEW_WEB_URL env var, then /.batch_review/server.json (written by start), then probing ports 9000–9999.

CLI identity — get-userid and set-userid manage the userid attached to new CLI comments. The default is the local OS account from Python's cross-platform account lookup. Profiles are stored independently under .batch_review/users/; use --profile NAME or BATCH_REVIEW_USER_PROFILE when multiple agents share one checkout. BATCH_REVIEW_USERID or add-comment --userid ID overrides the selected profile for one process/request. Userids may contain printable international text (maximum 25

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx