ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Batch Review

โดย hevangelรุ่น 1.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.hevangel/batch-review-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub hevangel ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3532 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 34% ของอีก 3532 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3532 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Batch Review ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.3.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

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

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 7 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

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

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx