CodeLogic MCP-Server-Integration

Was macht der “CodeLogic” MCP-Server?

Der CodeLogic MCP-Server ist eine Implementierung des Model Context Protocol (MCP), die KI-Programmierassistenten den Zugriff auf umfassende Softwareabhängigkeitsdaten von CodeLogic ermöglicht. Durch die Anbindung an diesen Server können KI-Clients die Erkenntnisse von CodeLogic nutzen, um Aufgaben wie Codeanalyse, Abhängigkeitsverfolgung und Programmbewertung zu verbessern. Diese Fähigkeit befähigt Entwickler und KI-Agenten, fortgeschrittene Abfragen auf Codebasen auszuführen, komplexe Abhängigkeiten zu visualisieren und Workflows zu automatisieren, die ein Verständnis der Softwarestruktur erfordern. Die Rolle des Servers ist es, als Brücke zwischen KI-Systemen und den Daten von CodeLogic zu fungieren, um Entwicklungsprozesse zu vereinfachen und die Effizienz codebezogener Aufgaben zu steigern.

Liste der Prompts

Im Repository sind keine Informationen zu Prompt-Vorlagen vorhanden.

Liste der Ressourcen

Im Repository sind keine expliziten Informationen zu Ressourcen vorhanden.

Liste der Tools

• Tool 1:
  • Beschreibung nicht angegeben. Der Server implementiert zwei Tools, deren Namen und genaue Funktionen aber in der verfügbaren Dokumentation nicht genannt werden.
• Tool 2:
  • Beschreibung nicht angegeben.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Codebasis-Analyse
  Ermöglicht KI-Assistenten die Analyse von Softwareprojekten durch Zugriff auf detaillierte Abhängigkeitsdaten. So können Entwickler die Projektstruktur besser verstehen und potenzielle Probleme identifizieren.
• Abhängigkeitsvisualisierung
  Unterstützt die Visualisierung komplexer Softwareabhängigkeiten, erleichtert das Verständnis von Beziehungen zwischen Komponenten und vereinfacht Refaktorisierungsmaßnahmen.
• Unterstützung bei automatisierter Refaktorisierung
  Hilft, sichere Refaktorisierungsmöglichkeiten zu identifizieren, indem aktuelle und genaue Abhängigkeitsinformationen bereitgestellt werden.
• Impact-Analyse
  Unterstützt Impact-Analysen durch Abhängigkeitsverfolgung, sodass Entwickler die Auswirkungen von Codeänderungen vor deren Umsetzung besser abschätzen können.

Einrichtung

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind (z. B. Node.js, falls benötigt).
2. Öffnen Sie die Konfigurationsdatei für MCP-Server.
3. Fügen Sie den CodeLogic MCP-Server mit folgendem Snippet hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf ggf. neu.
5. Überprüfen Sie die Einrichtung, indem Sie die Verbindung zum MCP-Server testen.

Claude

1. Stellen Sie sicher, dass alle Voraussetzungen installiert sind.
2. Suchen Sie den Abschnitt zur MCP-Server-Konfiguration.
3. Fügen Sie den CodeLogic MCP-Server wie folgt hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Claude neu.
5. Prüfen Sie, ob der Server läuft.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass alle Abhängigkeiten installiert sind.
2. Öffnen Sie die MCP-Server-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie folgende Konfiguration ein:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor ggf. neu.
5. Testen Sie die Verbindung.

Cline

1. Erfüllen Sie alle Voraussetzungen.
2. Bearbeiten Sie die für MCP-Server zuständige Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die CodeLogic MCP-Server-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Stellen Sie sicher, dass der MCP-Server betriebsbereit ist.

API-Keys mit Umgebungsvariablen sichern

Um API-Keys sicher zu speichern, verwenden Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration. Beispiel:

{
  "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 }}"
      }
    }
  }
}

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich System-MCP-Konfiguration tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in folgendem JSON-Format ein:

{
  "codelogic-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit allen seinen Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, „codelogic-mcp“ durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

Anhand der obigen Übersicht bietet der CodeLogic MCP-Server eine hilfreiche Brücke zu umfangreichen Abhängigkeitsdaten, es fehlen jedoch ausführliche Dokumentationen zu verfügbaren Prompts, Ressourcen und Tools im Detail. Einrichtung und Sicherheit sind gut dokumentiert, mehr Informationen würden den Nutzen weiter erhöhen. Das Repository erhält eine Bewertung von 6/10 für Klarheit und Open-Source-Lizenz, verliert aber Punkte durch fehlende Details, die für fortgeschrittene Integration und Nutzung wichtig wären.

MCP-Bewertung