
Integrace Codacy MCP Serveru
Codacy MCP Server propojuje AI asistenty s platformou Codacy a umožňuje automatizovanou kontrolu kvality kódu, analýzu bezpečnosti, správu repozitářů a optimali...
Integrujte robustní data o softwarových závislostech z CodeLogicu do FlowHunt a umožněte svým AI agentům analyzovat kód, vizualizovat závislosti a automatizovat vývojové workflow.
CodeLogic MCP Server je implementace Model Context Protocolu (MCP) navržená tak, aby poskytla AI asistentům pro programování přístup k rozsáhlým datům o softwarových závislostech z CodeLogicu. Připojením k tomuto serveru mohou AI klienti využívat poznatky CodeLogicu k vylepšení úloh jako je analýza kódu, trasování závislostí a porozumění programům. Tato možnost umožňuje vývojářům a AI agentům provádět pokročilé dotazy nad kódovou základnou, vizualizovat složité závislosti a automatizovat workflow, která vyžadují pochopení softwarové struktury. Úkolem serveru je být mostem mezi AI systémy a daty CodeLogicu, čímž zefektivňuje vývojové procesy a zvyšuje efektivitu úloh souvisejících s kódem.
V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.
V repozitáři nejsou explicitně uvedeny žádné zdroje.
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
Zabezpečení API klíčů pomocí environmentálních proměnných
Pro bezpečné uložení API klíčů používejte environmentální proměnné ve své konfiguraci. Příklad:
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"],
"env": {
"CODELOGIC_API_KEY": "${{ secrets.CODELOGIC_API_KEY }}"
},
"inputs": {
"api_key": "${{ secrets.CODELOGIC_API_KEY }}"
}
}
}
}
Použití MCP ve FlowHunt
Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním komponenty MCP do svého toku a připojením k AI agentovi:
Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce konfigurace systémového MCP vložte údaje o vašem MCP serveru ve formátu JSON:
{
"codelogic-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po nastavení může AI agent tento MCP využívat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a schopnostmi. Nezapomeňte změnit “codelogic-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a nahradit URL vlastní adresou vašeho MCP serveru.
Sekce | Dostupnost | Detaily/Poznámky |
---|---|---|
Přehled | ✅ | |
Seznam promptů | ⛔ | Nejsou uvedeny žádné šablony promptů |
Seznam zdrojů | ⛔ | Žádný explicitní výčet zdrojů nenalezen |
Seznam nástrojů | ✅ | “Implementuje dva nástroje”, ale názvy/funkce nejsou specifikovány |
Zabezpečení API klíčů | ✅ | Uveden příklad s environmentálními proměnnými |
Podpora sampling (méně důležité v hodnocení) | ⛔ | Není zmíněno |
Na základě výše uvedené tabulky představuje CodeLogic MCP Server užitečný most k bohatým datům o závislostech, ale postrádá detailní dokumentaci promptů, zdrojů a specifikací dostupných nástrojů. Nastavení a bezpečnost jsou dobře popsány, avšak doplnění dalších informací by zvýšilo užitečnost. Repozitář si zaslouží hodnocení 6/10 za přehlednost a otevřenou licenci, ale body ztrácí za chybějící detaily důležité pro pokročilou integraci a použití.
Má licenci | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Obsahuje alespoň jeden nástroj | ✅ |
Počet forků | 6 |
Počet hvězdiček | 14 |
CodeLogic MCP Server implementuje Model Context Protocol a poskytuje AI agentům a vývojářským nástrojům přístup k datům o softwarových závislostech v CodeLogicu, což umožňuje pokročilou analýzu kódu, trasování závislostí a automatizaci.
Mezi využití patří analýza kódové základny, vizualizace závislostí, podpora automatizovaného refaktoringu a analýza dopadů — to vše díky přístupu k aktuálním a kompletním datům o softwarových závislostech.
Přidejte MCP komponentu do svého FlowHunt workflow, otevřete její konfiguraci a zadejte údaje vašeho CodeLogic MCP serveru ve formátu JSON. Podrobné instrukce najdete podle svého klientského prostředí.
Poskytuje aktuální informace o závislostech a analýzu dopadů, díky čemuž mohou vývojáři a AI asistenti bezpečně identifikovat příležitosti k refaktoringu a předpovídat dopady změn v kódu.
Pro bezpečné uložení API klíčů používejte environmentální proměnné. Příklad konfigurace najdete v instalačních instrukcích.
Propojte FlowHunt s CodeLogic MCP Serverem a získejte vizualizaci závislostí, analýzu dopadů a efektivnější refaktoring díky workflow podporovaným AI.
Codacy MCP Server propojuje AI asistenty s platformou Codacy a umožňuje automatizovanou kontrolu kvality kódu, analýzu bezpečnosti, správu repozitářů a optimali...
Coda MCP Server poskytuje standardizovaný způsob, jak mohou AI asistenti pracovat s platformou Coda – umožňuje dotazy na dokumenty, automatizaci workflow a komp...
Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes clustery, umožňuje automatizaci řízenou AI, správu zdrojů a DevOps workflow pomocí standardizovaných M...