n8n Code Review 自動化：使用 API 取代 MCP Tool 的完整解決方案

前言

在前一篇文章中，我們深入探討了為什麼要從 MCP Tool 轉向 API 方式來實現 Code Review 自動化。今天我們將詳細介紹如何透過兩種不同的 API 方式來協助進行 Code Review，首先從最基礎的 overview 留言方式開始。

API Workflow 整體架構

我們的自動化流程設計如下圖所示，包含五個主要步驟：

流程概覽

1. 取得差異資料：調用 GitLab API 獲取 merge request 的 diff 資訊
2. 資料整理：（選擇性）格式化和整理 diff 資料
3. 條件判斷：檢查是否需要進行 code review
4. AI 分析：請 AI 進行程式碼審查
5. 結果回饋：透過 GitLab API 在 merge request 中留言

詳細實作步驟

步驟 1：取得 Diff 資料

使用 GitLab 的 merge request changes API，透過 webhook 參數動態構建 API 請求：

https://swissknife.vip/api/v4/projects/{{ $json["body"]["project"]["id"] }}/merge_requests/{{ $json["body"]["object_attributes"]["iid"] }}/changes

這個 API 呼叫會返回該 merge request 中所有檔案的變更資訊。

步驟 2：資料整理與預處理（選擇性）

雖然標示為選擇性步驟，但為了提升程式碼可讀性和維護性，建議加入這個資料預處理階段。你也可以直接使用 n8n 的內建節點或 $json 語法來處理資料。

const changes = $json.changes || [];
const isChange = $json.changes ? true : false;
const isOpen = $json.state == "opened" ? true : false;
const shouldDoCodeReview = isChange && isOpen;

const mergedDiffs = changes.map(change => {
  return `📄 檔案：${change.new_path}\n${change.diff}`;
}).join('\n\n');

const projectId = $json.project_id || 0;
const iid = $json.iid || 0;

return [{
  json: {
    mergedDiffs,
    projectId,
    iid,
    shouldDoCodeReview
  }
}];

這段程式碼的主要功能：

• 檢查是否有檔案變更且 merge request 處於開啟狀態
• 將所有變更的檔案和差異內容合併成易讀格式
• 提取必要的 project ID 和 merge request ID

步驟 3：條件判斷邏輯

使用 n8n 的 IF 條件 節點來決定是否需要進行 code review：

邏輯判斷：

• True 分支：當 shouldDoCodeReview 為 true 時，繼續執行 AI code review
• False 分支：當條件不滿足時，流程結束，不進行任何操作

步驟 4：AI Code Review 執行

在 AI 節點的設定中：

• Model 與 Memory：使用前面章節介紹的設定
• Tool 設定：由於我們改用 API 流程，不需要配置任何 MCP Tool
• Prompt 設計：

針對 {{ $json["mergedDiffs"] }} 的程式碼給建議
code review

這個 prompt 會將前一步驟整理好的所有檔案變更內容傳送給 AI 進行分析。

步驟 5：結果回饋與留言

使用 GitLab 的 Notes API 將 AI 的審查結果留言到 merge request 中。API 參數來源為前一個 AI 節點的輸出結果。

實際執行結果

透過這套自動化流程，我們可以獲得完整且詳細的 code review 反饋：

方案優勢與小結

主要優勢

1. 流程清晰：透過 API 拆解動作的流程圖，可以一眼看出整個 code review 的執行步驟
2. 資訊確定性：透過節點化的資訊整理，確保每個步驟的資料都是可預期且可控的
3. 職責分離：只有需要智慧分析的部分交給 AI 處理，其他邏輯都通過確定性的程式碼控制

開發歷程

這個解決方案是我在公司進行 POC（概念驗證）時，花費兩天時間開發出的第一個版本。雖然功能完整，但在實際使用場景中，我們發現需要更精確的留言方式。

下一步規劃

目前團隊已經進一步優化了這個方案，改用 Discussion API 來實現更精確的程式碼行級別留言功能。這樣可以讓 code review 的建議直接標註在對應的程式碼行上，大幅提升使用者體驗和實用性。

在下一篇文章中，我們將詳細介紹這個進階版本的實作方式和技術細節。