Integrace Codacy MCP Serveru

Co dělá „Codacy“ MCP Server?

Codacy MCP (Model Context Protocol) Server funguje jako most mezi AI asistenty a platformou Codacy, což umožňuje rozšířený programatický přístup ke kvalitě kódu, bezpečnosti, pokrytí a správě repozitářů. Tím, že zpřístupňuje API a obsah Codacy jako strukturované nástroje, zdroje a kontext, umožňuje tento server AI workflowům automatizovat analýzu kódu, správu repozitářů, kontrolu pull requestů a vynucování standardů kódu. Vývojáři mohou Codacy MCP Server využít k dotazování na repozitáře, analýze souborů, správě nastavení organizací a provádění bezpečnostních kontrol, čímž zefektivní softwarový vývojový cyklus a zlepší zdraví kódu díky přímé integraci schopností Codacy do AI-driven nebo automatizovaného vývojového prostředí.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v dokumentaci není uveden explicitní seznam MCP zdrojů.

Seznam nástrojů

Následující nástroje jsou dostupné prostřednictvím Codacy MCP Serveru:

• Nastavení a správa repozitářů
  Nástroje pro inicializaci, konfiguraci a správu repozitářů v Codacy.
• Správa organizací a repozitářů
  Funkce pro správu organizací a repozitářů, jako je přidávání/odebírání členů nebo konfigurace nastavení.
• Kvalita kódu a analýza
  Analýza zdrojového kódu na kvalitu, pokrytí a udržovatelnost.
• Správa a analýza souborů
  Nástroje pro přístup, analýzu a správu souborů v repozitářích.
• Bezpečnostní analýza
  Provádění bezpečnostních skenů a auditů kódu za účelem odhalení zranitelností.
• Analýza pull requestů
  Nástroje pro analýzu, kontrolu a poskytování zpětné vazby k pull requestům.
• Správa nástrojů a vzorů
  Správa analýzních nástrojů a vzorů používaných pro kontroly kódu a kvality.
• Analýza přes CLI
  Podpora analýzy kódu řízené z příkazové řádky.

Příklady použití tohoto MCP serveru

• Automatizované kontroly kvality kódu
  Integrujte metriky Codacy do CI/CD pipeline a automaticky vynucujte standardy kvality a pokrytí kódu při každém commitu.
• Bezpečnostní audity
  Pravidelně skenujte repozitáře na zranitelnosti pomocí nástrojů serveru a zlepšete bezpečnostní stav kódu.
• Správa repozitářů ve velkém měřítku
  Programaticky spravujte více repozitářů a organizací, automatizujte nastavení a správu členů.
• Kontextová kontrola pull requestů
  Umožněte AI agentům získávat a analyzovat data z pull requestů a poskytovat akční zpětnou vazbu či automatizované komentáře.
• Dynamické vynucování nástrojů a vzorů
  Programaticky upravujte analýzní nástroje a vzory napříč projekty pro udržení konzistentních standardů.

Jak nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte na svém zařízení nainstalovaný Node.js.
2. Získejte osobní přístupový token Codacy API.
3. Upravte svůj konfigurační soubor Windsurf.
4. Přidejte Codacy MCP Server do objektu mcpServers:

   "mcpServers": {
     "codacy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

5. Uložte soubor a restartujte Windsurf.
6. Ověřte, že je Codacy MCP Server dostupný ve vašem seznamu MCP serverů.

Zabezpečení API klíčů (příklad)

"mcpServers": {
  "codacy": {
    "command": "npx",
    "args": ["@codacy/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "CODACY_API_TOKEN": "váš_api_token_zde"
    },
    "inputs": {}
  }
}

Claude

1. Ujistěte se, že je nainstalovaný Node.js.
2. Získejte svůj Codacy API token.
3. Najděte a upravte konfigurační soubor MCP serveru Claude.
4. Přidejte Codacy MCP server následovně:

   "mcpServers": {
     "codacy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

5. Uložte změny a restartujte Claude.
6. Zkontrolujte dostupnost Codacy MCP Serveru mezi nástroji.

Zabezpečení API klíčů

(Použijte vlastnost env dle příkladu pro Windsurf.)

Cursor

1. Pokud nemáte nainstalovaný Node.js, nainstalujte jej.
2. Získejte svůj Codacy API token.
3. Otevřete konfiguraci Cursor.
4. Přidejte Codacy MCP server:

   "mcpServers": {
     "codacy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cursor pro aktivaci.

Zabezpečení API klíčů

(Viz příklad pro Windsurf.)

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Zabezpečte svůj Codacy API klíč.
3. Upravte konfigurační soubor Cline.
4. Zaregistrujte Codacy MCP server:

   "mcpServers": {
     "codacy": {
       "command": "npx",
       "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

5. Uložte a restartujte Cline.

Zabezpečení API klíčů

(Použijte vlastnost env jako výše.)

Jak využít tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "codacy": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://vasmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Jakmile je vše nakonfigurováno, AI agent může tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit „codacy“ na skutečný název vašeho MCP serveru a upravit URL na vaši adresu MCP serveru.

Přehled

Na základě obou tabulek je Codacy MCP Server dobře zdokumentován z hlediska nástrojů a nastavení, má kvalitní bezpečnostní postupy, ale chybí explicitní šablony promptů, zdroje a dokumentace k sampling/roots. Tento MCP bych hodnotil na 6/10 za úplnost a přívětivost k vývojářům.

Hodnocení MCP