Codacy MCP Server-integration

Hvad laver “Codacy” MCP Server?

Codacy MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellem AI-assistenter og Codacy-platformen og muliggør forbedret programmatisk adgang til kodekvalitet, sikkerhed, dækning og repository-håndteringsdata. Ved at eksponere Codacys API og indhold som strukturerede værktøjer, ressourcer og kontekst kan denne server lade AI-drevne workflows automatisere kodeanalyse, håndtere repositories, analysere pull requests og håndhæve kodestandarder. Udviklere kan bruge Codacy MCP Server til at forespørge repositories, analysere filer, håndtere organisationsindstillinger og udføre sikkerhedstjek, hvilket strømliner softwareudviklings-livscyklussen og forbedrer kodekvaliteten ved at integrere Codacys funktioner direkte i AI-drevne eller automatiserede udviklingsmiljøer.

Liste over prompts

Ingen promptskabeloner er nævnt i repository eller dokumentation.

Liste over ressourcer

Der er ikke givet nogen eksplicit liste over MCP-ressourcer i repository eller dokumentation.

Liste over værktøjer

Følgende værktøjer er beskrevet som tilgængelige via Codacy MCP Server:

• Repository-opsætning og -håndtering
  Værktøjer til at initialisere, konfigurere og håndtere repositories på Codacy.
• Organisation og repository-håndtering
  Funktioner til at håndtere organisationer og repositories, såsom at tilføje/fjerne medlemmer eller konfigurere indstillinger.
• Kodekvalitet og analyse
  Analysér kildekode for kvalitetsmålinger, kode-dækning og vedligeholdelsesevne.
• Filhåndtering og analyse
  Værktøjer til at tilgå, analysere og håndtere filer i repositories.
• Sikkerhedsanalyse
  Udfør sikkerhedsscanninger og revisioner på kodebaser for at identificere sårbarheder.
• Pull request-analyse
  Værktøjer til at analysere, gennemgå og give feedback på pull requests.
• Værktøjs- og mønstrehåndtering
  Håndter analyseværktøjer og mønstre, der bruges til kodegennemgang og kvalitetskontrol.
• CLI-analyse
  Understøttelse af kommandolinje-drevet kodeanalyse.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatiserede kodekvalitetstjek
  Integrér Codacys målinger i CI/CD-pipelines for automatisk at håndhæve kodekvalitet og dækningsstandarder på hvert commit.
• Sikkerhedsrevision
  Brug serverens værktøjer til jævnligt at scanne repositories for sårbarheder og forbedre kodebasens sikkerhed.
• Repository-håndtering i stor skala
  Håndter flere repositories og organisationer programmatisk, og automatiser indstillinger og medlemshåndtering.
• Kontekstafhængig pull request-gennemgang
  Gør AI-agenter i stand til at hente og analysere pull request-data, give handlingsrettet feedback eller automatisere review-kommentarer.
• Dynamisk håndhævelse af værktøjer og mønstre
  Justér programmatisk de analyseværktøjer og kodemønstre, der håndhæves på tværs af projekter for at opretholde ensartede standarder.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret på din maskine.
2. Hent en personlig Codacy API Access Token.
3. Redigér din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Tilføj Codacy MCP Server til mcpServers-objektet:

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

5. Gem filen og genstart Windsurf.
6. Verificér, at Codacy MCP Server er tilgængelig i din MCP-serverliste.

Sikring af API-nøgler (eksempel)

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

Claude

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Hent din Codacy API-nøgle.
3. Find og redigér Claudes MCP server-konfiguration.
4. Tilføj Codacy MCP server som følger:

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

5. Gem ændringerne og genstart Claude.
6. Tjek for Codacy MCP Server i tilgængelige værktøjer.

Sikring af API-nøgler

(Brug env-feltet som vist i Windsurf-eksemplet.)

Cursor

1. Installer Node.js hvis det ikke er installeret.
2. Få din Codacy API-nøgle.
3. Åbn Cursors konfiguration.
4. Tilføj Codacy MCP server:

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

5. Gem og genstart Cursor for at aktivere.

Sikring af API-nøgler

(Se Windsurf-eksemplet.)

Cline

1. Sørg for, at Node.js er installeret.
2. Sikr din Codacy API-nøgle.
3. Redigér din Cline-konfigurationsfil.
4. Registrér Codacy MCP server:

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

5. Gem og genstart Cline.

Sikring af API-nøgler

(Brug env-feltet som ovenfor.)

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved at bruge dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “codacy” til navnet på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-serveradresse.

Oversigt

Baseret på de to tabeller er Codacy MCP Server veldokumenteret for værktøjer og opsætning med gode sikkerhedspraksisser, men mangler eksplicitte promptskabeloner, ressourcer og sampling/roots-dokumentation. Jeg ville vurdere denne MCP til 6/10 for fuldstændighed og udviklervenlighed.

MCP-score