Open Code Review（简称 OCR）是一个面向 AI 生成代码的开源质量门禁工具，定位为“首个专为 AI 生成代码构建的开源 CI/CD 质量门禁”。它针对 AI 编码助手（如 Copilot、Cursor、Claude）生成代码中传统工具容易遗漏的缺陷进行检测，包括幻觉导入、幽灵依赖、过时 API、过度工程和安全反模式等。工具由本地 LLM 或任意 OpenAI 兼容的模型提供方驱动，免费且可自托管，支持 6 种语言。
主要能力 OCR 的核心是检测 AI 生成代码特有的缺陷。资料指出，AI 编码助手生成的代码存在传统工具完全无法发现的缺陷，而 OCR 能够跨 6 种语言检测这些问题。它内置针对 6 种语言的特定检测器，并配有幻觉包数据库（覆盖 npm、PyPI、Maven、Go modules）。其深度扫描（L3）结合三层分析以实现最大覆盖。此外，OCR 提供 AI 自动修复功能 ocr heal，可让 AI 自动修复发现的问题，并在应用前审查改动。工具还支持生成完整的交互式 HTML 报告。
使用方式 OCR 提供三种使用形态：MCP Server、CLI 和 CI/CD Action。
CLI：可通过 npx @opencodereview/cli scan src/ 运行，零配置即可使用。
MCP Server：可通过 Model Context Protocol 直接集成到 AI IDE 中，支持 Claude Desktop（在 claude_desktop_config.json 中配置）、Cursor、Windsurf、VS Code Copilot（在 MCP 设置中添加相同配置）。可用的 MCP 工具包括：ocr_scan（质量门禁扫描）、ocr_heal（AI 自动修复）、ocr_explain（问题解释）。资料还提到 OCR MCP Server 遵循标准 Model Context Protocol，可与 Google 的 Chrome DevTools MCP Server 搭配，形成完整的 AI 原生开发工作流——一个检查运行中的应用，另一个检查源代码。
CI/CD 集成：提供 GitHub Actions 集成，资料称 30 秒即可完成配置。
模型支持：可使用 Ollama 进行 100% 本地分析，也可连接任意远程 LLM 提供方，接口一致。
适用场景 资料列出了目标用户：使用 AI 编码助手（Copilot、Cursor、Claude Code、Codex 或任何生成生产代码的 LLM 工具）的团队；需要审查 AI 生成 PR 中幻觉导入、过时 API 和安全反模式后再合并的开源维护者；希望在不将代码发送到云服务的前提下为 CI/CD 流水线添加质量门禁的 DevOps/平台工程师；注重安全、希望完全本地运行（Ollama）并将代码保留在本机的团队；以及追求免费、快速、零配置的独立开发者。
限制与许可 OCR 采用 BSL-1.1 许可，个人和非商业用途免费，将于 2030 年 3 月 11 日转为 Apache 2.0。商业使用需要 Team 或 Enterprise 许可。资料未提供具体价格、收费细节、各语言检测器的完整清单、三层分析的具体技术细节、性能数据或与其他工具对比的完整内容。
