Codacy MCPサーバー統合

「Codacy」MCPサーバーは何をするものですか？

Codacy MCP（Model Context Protocol）サーバーは、AIアシスタントとCodacyプラットフォームの間の橋渡しを行い、コード品質・セキュリティ・カバレッジ・リポジトリ管理データへのプログラマティックなアクセスを強化します。CodacyのAPIやコンテンツを構造化されたツールやリソース、コンテキストとして公開することで、AI駆動ワークフローがコード分析の自動化、リポジトリ管理、プルリクエスト分析、コード基準の遵守などを可能にします。開発者はCodacy MCPサーバーを使い、リポジトリのクエリ、ファイル分析、組織設定管理、セキュリティチェックを実行でき、ソフトウェア開発ライフサイクルの効率化やコード健全性の向上を、Codacyの機能をAI駆動や自動化された開発環境に直接統合することで実現します。

プロンプト一覧

リポジトリやドキュメントにはプロンプトテンプレートの記載はありません。

リソース一覧

リポジトリやドキュメントに明示的なMCPリソースリストはありません。

ツール一覧

Codacy MCPサーバー経由で利用可能なツールは以下の通りです：

• リポジトリのセットアップと管理
  Codacy上でリポジトリを初期化・設定・管理するツール。
• 組織およびリポジトリ管理
  組織やリポジトリのメンバー追加・削除や設定変更の機能。
• コード品質と分析
  ソースコードの品質指標、カバレッジ、保守性を分析。
• ファイル管理と分析
  リポジトリ内のファイルへのアクセス、分析、管理ツール。
• セキュリティ分析
  コードベースの脆弱性を特定するセキュリティスキャンや監査の実施。
• プルリクエスト分析
  プルリクエストの分析・レビューやフィードバックを行うツール。
• ツールおよびパターン管理
  コードレビュー・品質チェックで使う分析ツールやパターンの管理。
• CLI分析
  コマンドライン駆動のコード分析サポート。

このMCPサーバーのユースケース

• 自動コード品質チェック
  Codacyの指標をCI/CDパイプラインに統合し、コミットごとにコード品質やカバレッジ基準を自動的に強制。
• セキュリティ監査
  サーバーのツールでリポジトリを定期的に脆弱性スキャンし、コードベースのセキュリティを強化。
• 大規模リポジトリ管理
  複数リポジトリや組織をプログラマティックに管理し、設定・メンバー管理を自動化。
• コンテキスト認識プルリクエストレビュー
  AIエージェントがプルリクエストデータを取得・分析し、実用的なフィードバックや自動レビューコメントを提供。
• 動的ツール・パターン適用
  プロジェクトごとに適用する分析ツールやコードパターンをプログラマティックに調整し、基準を一貫して保つ。

セットアップ方法

Windsurf

1. お使いのマシンにNode.jsがインストールされていることを確認してください。
2. 個人用Codacy APIアクセストークンを取得します。
3. Windsurfの設定ファイルを編集します。
4. mcpServersオブジェクトにCodacy MCPサーバーを追加します:

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

5. ファイルを保存し、Windsurfを再起動します。
6. MCPサーバーリストにCodacy MCPサーバーが表示されていることを確認します。

APIキーの安全な管理（例）

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

Claude

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Codacy APIトークンを取得します。
3. ClaudeのMCPサーバー設定ファイルを探して編集します。
4. 次のようにCodacy MCPサーバーを追加します:

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

5. 変更を保存し、Claudeを再起動します。
6. 利用可能なツールにCodacy MCPサーバーが追加されているか確認します。

APIキーの安全な管理

（Windsurfの例のenvプロパティを使用してください。）

Cursor

1. Node.jsが未導入ならインストールします。
2. Codacy APIトークンを取得します。
3. Cursorの設定ファイルを開きます。
4. Codacy MCPサーバーを追加します:

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

5. 保存してCursorを再起動し、設定を反映させます。

APIキーの安全な管理

（Windsurfの例を参照してください。）

Cline

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. Codacy APIキーを安全に管理します。
3. Clineの設定ファイルを編集します。
4. Codacy MCPサーバーを登録します:

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

5. 保存してClineを再起動します。

APIキーの安全な管理

（上記のenvプロパティを利用してください。）

このMCPをフロー内で使う方法

FlowHuntでMCPを利用する

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを組み込むには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開きます。システムMCP設定セクションで、以下のJSON形式でMCPサーバー情報を入力します：

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

設定後、AIエージェントはこのMCPをツールとしてすべての機能にアクセスできるようになります。“codacy"は実際のMCPサーバー名に、URL部分もご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

上記の2つの表から、Codacy MCPサーバーはツールとセットアップに関するドキュメントが充実し、セキュリティ面も良好ですが、明示的なプロンプトテンプレートやリソース、サンプリング/ルートのドキュメントは不足しています。開発者フレンドリー度・網羅性は6/10と評価します。

MCPスコア