프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Batch Review

제작자: hevangel버전 1.3.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.hevangel/batch-review-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 문서, 시트 및 사무 업무

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

제작자의 .mcpb 파일 다운로드

링크는 제작자의 파일로 바로 연결돼요. 우리가 보관하거나 다시 패키징하지 않아요. 파일을 열면 Claude Desktop이 설치해요.

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 hevangel 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

문서, 시트 및 사무 업무 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 3539개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 3539개 중 33%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 3539개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Batch Review, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.3.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 MCPB도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Agent-Native Calendar

제작자: BuilderIO

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

클라우드에서 실행★ 7,620MIT2개월 전 업데이트
설치

Excel MCP Server

제작자: haris-musa

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

내 컴퓨터에서 실행★ 4,276MIT7일 전 업데이트
설치

MCP Server for Excel

제작자: sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

내 컴퓨터에서 실행★ 847MIT4일 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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