Codacy MCP 서버 통합

“Codacy” MCP 서버란?

Codacy MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 Codacy 플랫폼 간의 브릿지 역할을 하며, 코드 품질, 보안, 커버리지, 저장소 관리 데이터에 대한 향상된 프로그래밍적 접근을 가능하게 합니다. Codacy의 API와 콘텐츠를 구조화된 도구, 리소스, 컨텍스트로 노출함으로써, 이 서버를 통해 AI 기반 워크플로우에서 코드 분석 자동화, 저장소 관리, 풀 리퀘스트 분석, 코드 표준 준수를 구현할 수 있습니다. 개발자는 Codacy MCP 서버를 이용해 저장소 질의, 파일 분석, 조직 설정 관리, 보안 검사 등을 수행할 수 있으며, 이는 소프트웨어 개발 생명주기를 간소화하고, AI 혹은 자동화된 개발 환경에서 Codacy의 역량을 직접 통합하여 코드 건강을 높이는 데 기여합니다.

프롬프트 목록

저장소 또는 문서에 프롬프트 템플릿이 명시되어 있지 않습니다.

리소스 목록

저장소 또는 문서에 명시적인 MCP 리소스 목록은 제공되지 않습니다.

도구 목록

Codacy MCP 서버를 통해 제공되는 주요 도구는 다음과 같습니다:

• 저장소 설정 및 관리
  Codacy에서 저장소를 초기화, 구성, 관리하는 도구.
• 조직 및 저장소 관리
  조직 및 저장소의 멤버 추가/삭제, 설정 구성 등 관리 기능.
• 코드 품질 및 분석
  소스 코드의 품질 지표, 커버리지, 유지보수성 분석.
• 파일 관리 및 분석
  저장소 내 파일 접근, 분석, 관리 도구.
• 보안 분석
  코드베이스 취약점 식별을 위한 보안 스캔 및 감시 기능.
• 풀 리퀘스트 분석
  풀 리퀘스트의 분석, 리뷰, 피드백 제공 도구.
• 도구 및 패턴 관리
  코드 리뷰 및 품질 검사에 사용되는 분석 도구와 패턴 관리.
• CLI 분석
  커맨드라인 기반의 코드 분석 지원.

MCP 서버 활용 사례

• 자동화된 코드 품질 검사
  Codacy의 지표를 CI/CD 파이프라인에 통합하여, 모든 커밋마다 코드 품질 및 커버리지 기준을 자동으로 적용합니다.
• 보안 감시
  서버 도구를 사용해 저장소를 정기적으로 취약점 스캔하여 코드베이스 보안 수준을 향상시킵니다.
• 대규모 저장소 관리
  여러 저장소 및 조직을 프로그래밍적으로 관리하여 설정 및 멤버 관리를 자동화합니다.
• 문맥 인식 풀 리퀘스트 리뷰
  AI 에이전트가 풀 리퀘스트 데이터를 가져와 분석하고, 실행 가능한 피드백 또는 리뷰 코멘트를 자동으로 제공합니다.
• 동적 도구 및 패턴 적용
  프로젝트 전반에 분석 도구와 코드 패턴을 프로그래밍적으로 조정하여 일관된 기준을 유지합니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. 개인 Codacy API 액세스 토큰을 발급받으세요.
3. Windsurf 설정 파일을 수정하세요.
4. mcpServers 객체에 Codacy MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
6. MCP 서버 목록에서 Codacy MCP 서버가 활성화되었는지 확인하세요.

API 키 보안 예시

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

Claude

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Codacy API 토큰을 발급받으세요.
3. Claude의 MCP 서버 설정을 열어 수정하세요.
4. Codacy MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

5. 저장 후 Claude를 재시작하세요.
6. 사용 가능한 도구에 Codacy MCP 서버가 있는지 확인하세요.

API 키 보안

(Windsurf 예시에서와 같이 env 속성을 사용하세요.)

Cursor

1. Node.js를 설치하세요(없다면).
2. Codacy API 토큰을 받으세요.
3. Cursor 설정을 여세요.
4. Codacy MCP 서버를 추가하세요:

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

5. 저장 후 Cursor를 재시작하여 활성화하세요.

API 키 보안

(Windsurf 예시 참조.)

Cline

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Codacy API 키를 안전하게 저장하세요.
3. Cline 설정 파일을 수정하세요.
4. Codacy MCP 서버를 등록하세요:

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

5. 저장 후 Cline을 재시작하세요.

API 키 보안

(위와 같이 env 속성을 사용하세요.)

FlowHunt 플로우 내에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버 통합하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 MCP 컴포넌트를 플로우에 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정을 완료하면 AI 에이전트가 이 MCP를 도구로서 사용할 수 있게 되며, 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “codacy” 부분은 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 자신의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

두 표를 종합하면, Codacy MCP 서버는 도구와 셋업, 보안 관점에서 문서화가 잘 되어 있으나, 명시적 프롬프트 템플릿, 리소스, 샘플링/루트 문서는 부족합니다. 완성도와 개발자 친화도 측면에서 6/10을 부여합니다.

MCP 점수