Integración del Servidor Codacy MCP

¿Qué hace el Servidor “Codacy” MCP?

El Servidor Codacy MCP (Model Context Protocol) actúa como un puente entre los asistentes de IA y la plataforma Codacy, permitiendo un acceso programático mejorado a datos de calidad de código, seguridad, cobertura y gestión de repositorios. Al exponer la API y el contenido de Codacy como herramientas estructuradas, recursos y contexto, este servidor permite que los flujos de trabajo impulsados por IA automaticen el análisis de código, gestionen repositorios, analicen pull requests y apliquen estándares de código. Los desarrolladores pueden usar el Servidor Codacy MCP para consultar repositorios, analizar archivos, gestionar configuraciones organizacionales y realizar comprobaciones de seguridad, optimizando así el ciclo de vida del desarrollo de software y mejorando la salud del código al integrar las capacidades de Codacy directamente en entornos de desarrollo automatizados o impulsados por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompts en el repositorio o la documentación.

Lista de Recursos

No se proporciona una lista explícita de recursos MCP en el repositorio o la documentación.

Lista de Herramientas

Las siguientes herramientas están descritas como disponibles a través del Servidor Codacy MCP:

• Configuración y Gestión de Repositorios
  Herramientas para inicializar, configurar y gestionar repositorios en Codacy.
• Gestión de Organizaciones y Repositorios
  Funciones para gestionar organizaciones y repositorios, como agregar/eliminar miembros o configurar ajustes.
• Calidad y Análisis de Código
  Analizar el código fuente para métricas de calidad, cobertura y mantenibilidad.
• Gestión y Análisis de Archivos
  Herramientas para acceder, analizar y gestionar archivos dentro de los repositorios.
• Análisis de Seguridad
  Realizar escaneos y auditorías de seguridad en bases de código para identificar vulnerabilidades.
• Análisis de Pull Requests
  Herramientas para analizar, revisar y proporcionar feedback sobre pull requests.
• Gestión de Herramientas y Patrones
  Gestionar herramientas de análisis y patrones usados para revisiones de código y comprobaciones de calidad.
• Análisis CLI
  Soporte para análisis de código mediante línea de comandos.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Comprobaciones Automatizadas de Calidad de Código
  Integra las métricas de Codacy en pipelines CI/CD para aplicar automáticamente estándares de calidad y cobertura en cada commit.
• Auditoría de Seguridad
  Usa las herramientas del servidor para escanear regularmente los repositorios en busca de vulnerabilidades, mejorando la postura de seguridad del código.
• Gestión de Repositorios a Escala
  Gestiona múltiples repositorios y organizaciones de forma programática, automatizando configuraciones y gestión de miembros.
• Revisiones de Pull Requests Contextuales
  Permite a los agentes de IA obtener y analizar datos de pull requests, proporcionando feedback accionable o automatizando comentarios de revisión.
• Aplicación Dinámica de Herramientas y Patrones
  Ajusta de forma programática las herramientas de análisis y los patrones de código aplicados en los proyectos para mantener estándares consistentes.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener Node.js instalado en tu máquina.
2. Obtén un Token de Acceso Personal a la API de Codacy.
3. Edita el archivo de configuración de Windsurf.
4. Agrega el Servidor Codacy MCP al objeto mcpServers:

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

5. Guarda el archivo y reinicia Windsurf.
6. Verifica que el Servidor Codacy MCP esté disponible en tu lista de servidores MCP.

Asegurando Claves API (Ejemplo)

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

Claude

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Obtén tu token de API de Codacy.
3. Localiza y edita la configuración del servidor MCP de Claude.
4. Agrega el servidor MCP de Codacy así:

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

5. Guarda los cambios y reinicia Claude.
6. Verifica la disponibilidad del Servidor Codacy MCP en las herramientas disponibles.

Asegurando Claves API

(Usa la propiedad env como se muestra en el ejemplo de Windsurf.)

Cursor

1. Instala Node.js si no está presente.
2. Obtén tu token de API de Codacy.
3. Abre la configuración de Cursor.
4. Agrega el servidor Codacy MCP:

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

5. Guarda y reinicia Cursor para activar.

Asegurando Claves API

(Consulta el ejemplo de Windsurf.)

Cline

1. Asegúrate de que Node.js esté instalado.
2. Asegura tu clave API de Codacy.
3. Edita el archivo de configuración de Cline.
4. Registra el servidor Codacy MCP:

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

5. Guarda y reinicia Cline.

Asegurando Claves API

(Usa la propiedad env como arriba.)

Cómo usar este MCP dentro de los flujos

Uso de MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "codacy": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://tuservidormcp.ejemplo/rutadelmcp/url"
  }
}

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “codacy” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Según las dos tablas, el Servidor Codacy MCP está bien documentado en cuanto a herramientas y configuración, con buenas prácticas de seguridad, pero carece de plantillas de prompts explícitas, recursos y documentación sobre sampling/roots. Le daría a este MCP una calificación de 6/10 por completitud y facilidad de uso para desarrolladores.

Puntuación MCP