Codacy MCP Server-integrasjon

Codacy MCP Server-integrasjon

Koble dine AI-arbeidsflyter til Codacy for automatisert kodekvalitet, sikkerhet og repository-håndtering med Codacy MCP Server.

Hva gjør “Codacy” MCP Server?

Codacy MCP (Model Context Protocol) Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Codacy-plattformen, og gir utvidet programmert tilgang til kodekvalitet, sikkerhet, dekning og repository-håndteringsdata. Ved å eksponere Codacy sitt API og innhold som strukturerte verktøy, ressurser og kontekst, lar denne serveren AI-drevne arbeidsflyter automatisere kodeanalyse, administrere repositories, analysere pull requests og håndheve kodestandarder. Utviklere kan bruke Codacy MCP Server til å spørre repositories, analysere filer, håndtere organisasjonsinnstillinger og utføre sikkerhetssjekker, noe som effektiviserer programvareutviklingssyklusen og forbedrer kodehelsen ved å integrere Codacy sine egenskaper direkte i AI-drevne eller automatiserte utviklingsmiljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i repositoryet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitt liste over MCP-ressurser er gitt i repositoryet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

Følgende verktøy er beskrevet som tilgjengelige via Codacy MCP Server:

  • Repository-oppsett og -håndtering
    Verktøy for å initialisere, konfigurere og administrere repositories på Codacy.
  • Organisasjons- og repository-håndtering
    Funksjoner for å styre organisasjoner og repositories, som å legge til/fjerne medlemmer eller konfigurere innstillinger.
  • Kodekvalitet og analyse
    Analysere kildekode for kvalitetsmålinger, dekning og vedlikeholdbarhet.
  • Filhåndtering og analyse
    Verktøy for å få tilgang til, analysere og administrere filer i repositories.
  • Sikkerhetsanalyse
    Utfør sikkerhetsskanninger og revisjoner på kodebaser for å identifisere sårbarheter.
  • Pull request-analyse
    Verktøy for å analysere, gjennomgå og gi tilbakemeldinger på pull requests.
  • Verktøy- og mønstrehåndtering
    Administrer analyseverktøy og mønstre brukt til kodegjennomgang og kvalitetssjekker.
  • CLI-analyse
    Støtte for kommandolinje-drevet kodeanalyse.

Bruksområder for denne MCP Serveren

  • Automatiserte kodekvalitetssjekker
    Integrer Codacy sine målinger i CI/CD-pipelines for automatisk å håndheve kodekvalitet og dekningsstandarder ved hver commit.
  • Sikkerhetsrevisjon
    Bruk serverens verktøy til jevnlig å skanne repositories for sårbarheter og forbedre sikkerheten i kodebasen.
  • Repository-håndtering i stor skala
    Håndter flere repositories og organisasjoner programmert, og automatiser innstillinger og medlemsstyring.
  • Kontekstbevisste pull request-gjennomganger
    La AI-agenter hente og analysere pull request-data for å gi handlingsrettet tilbakemelding eller automatisere gjennomgangskommentarer.
  • Dynamisk håndheving av verktøy og mønstre
    Juster analyseverktøy og kodemønstre programmert på tvers av prosjekter for å opprettholde konsistente standarder.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at Node.js er installert på maskinen din.
  2. Skaff deg en personlig Codacy API Access Token.
  3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen.
  4. Legg til Codacy MCP Server i mcpServers-objektet:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Lagre filen og start Windsurf på nytt.
  6. Sjekk at Codacy MCP Server er tilgjengelig i listen over MCP-servere.

Sikring av API-nøkler (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 installert.
  2. Skaff din Codacy API token.
  3. Finn og rediger Claude’s MCP server-konfigurasjon.
  4. Legg til Codacy sin MCP server slik:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Lagre endringer og start Claude på nytt.
  6. Sjekk at Codacy MCP Server er tilgjengelig blant verktøyene.

Sikring av API-nøkler

(Bruk env-feltet som vist i Windsurf-eksempelet.)

Cursor

  1. Installer Node.js hvis det ikke finnes fra før.
  2. Hent din Codacy API token.
  3. Åpne Cursor’s konfigurasjon.
  4. Legg til Codacy MCP server:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Lagre og start Cursor på nytt.

Sikring av API-nøkler

(Se Windsurf-eksempelet.)

Cline

  1. Sørg for at Node.js er installert.
  2. Sikre din Codacy API-nøkkel.
  3. Rediger din Cline-konfigurasjonsfil.
  4. Registrer Codacy MCP server:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Lagre og start Cline på nytt.

Sikring av API-nøkler

(Bruk env-feltet som over.)

Slik bruker du MCP i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flowen og koble den til AI-agenten din:

FlowHunt MCP flow

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene til MCP-serveren din med dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og egenskaper. Husk å endre “codacy” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
OversiktFull beskrivelse av Codacy MCP Server gitt
Liste over prompt-malerIngen prompt-maler funnet
Liste over ressurserIngen eksplisitte MCP-ressurser oppført
Liste over verktøyVerktøy listet opp i README
Sikring av API-nøklerEksempel-JSON med env gitt i dokumentasjonen
Støtte for sampling (mindre viktig i vurdering)Ikke nevnt

Basert på de to tabellene er Codacy MCP Server godt dokumentert for verktøy og oppsett, med gode sikkerhetsrutiner, men mangler eksplisitte prompt-maler, ressurser og dokumentasjon for sampling/roots. Jeg vil gi denne MCP-en en 6/10 for fullstendighet og utviklervennlighet.


MCP-score

Har en LICENSE
Har minst ett verktøy
Antall forks3
Antall stjerner0

Vanlige spørsmål

Hva er Codacy MCP Server?

Codacy MCP Server kobler AI-assistenter til Codacy-plattformen og gir programmert tilgang til kodekvalitet, sikkerhet, dekning og repository-håndteringsfunksjoner. Den muliggjør automatisert kodeanalyse, pull request-gjennomganger, sikkerhetsrevisjon og repository-håndtering innen AI-arbeidsflyter.

Hvilke verktøy tilbyr Codacy MCP Server?

Den tilbyr verktøy for oppsett og håndtering av repositories, organisasjons- og medlemsstyring, kodekvalitetsanalyse, filhåndtering, sikkerhetsanalyse, pull request-gjennomganger, verktøy- og mønstrehåndtering og CLI-drevet kodeanalyse.

Hvordan bruker jeg Codacy API-tokenet mitt sikkert?

Lagre alltid API-tokenene dine i miljøvariabler ved å bruke 'env'-feltet i konfigurasjonen din. Dette forhindrer utilsiktet eksponering av legitimasjon i kode eller logger.

Hva er vanlige bruksområder for Codacy MCP Server?

Bruksområder inkluderer automatiserte kodekvalitetssjekker i CI/CD-pipelines, sikkerhetsrevisjon av kodebaser, håndtering av flere repositories og organisasjoner, kontekstbevisste pull request-gjennomganger, og dynamisk håndheving av kodekvalitetsverktøy og mønstre.

Hvordan integrerer jeg Codacy MCP Server med FlowHunt-flows?

Legg til MCP-komponenten i flowen din i FlowHunt, åpne konfigurasjonen, og sett inn detaljene for din Codacy MCP server som vist i dokumentasjonen. Dette gjør at din AI-agent kan få tilgang til alle Codacy-funksjoner programmert.

Prøv Codacy MCP Server i FlowHunt

Effektiviser din kodeanalyse, sikkerhetsrevisjoner og repository-håndtering ved å integrere Codacy sine egenskaper i dine AI-drevne arbeidsflyter.

Lær mer

CodeLogic MCP Server-integrasjon
CodeLogic MCP Server-integrasjon

CodeLogic MCP Server-integrasjon

CodeLogic MCP Server kobler FlowHunt og AI-programmeringsassistenter til CodeLogic sin detaljerte programvareavhengighetsdata, og muliggjør avansert kodeanalyse...

4 min lesing
MCP AI +4
Coda MCP Server-integrasjon
Coda MCP Server-integrasjon

Coda MCP Server-integrasjon

Coda MCP Server gir en standardisert måte for AI-assistenter å samhandle med Codas plattform, muliggjør dokumentforespørsler, arbeidsflytautomatisering og enhet...

3 min lesing
MCP AI +4
Code Sandbox MCP Server
Code Sandbox MCP Server

Code Sandbox MCP Server

Code Sandbox MCP-serveren gir et sikkert, containerisert miljø for å kjøre kode, slik at AI-assistenter og utviklerverktøy kan kjøre, teste og administrere kode...

4 min lesing
AI Security +5