
Codacy MCP Server-integrasjon
Codacy MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Codacy-plattformen, og muliggjør automatisert kodekvalitet, sikkerhetsanalyse, repository-håndter...
Integrer CodeLogic sin robuste programvareavhengighetsdata i FlowHunt, og gi AI-agentene dine mulighet til å utføre kodeanalyse, visualisere avhengigheter og automatisere utviklingsarbeidsflyter.
CodeLogic MCP Server er en implementasjon av Model Context Protocol (MCP) designet for å gi AI-programmeringsassistenter tilgang til CodeLogic sin omfattende programvareavhengighetsdata. Ved å koble til denne serveren kan AI-klienter utnytte CodeLogic sine innsikter for å forbedre oppgaver som kodeanalyse, avhengighetssporing og programforståelse. Denne funksjonaliteten gjør det mulig for utviklere og AI-agenter å utføre avanserte søk i kodebaser, visualisere komplekse avhengigheter og automatisere arbeidsflyter som krever forståelse av programvarestrukturen. Serverens rolle er å fungere som en bro mellom AI-systemer og CodeLogic sine data, og dermed effektivisere utviklingsprosesser og forbedre effektiviteten i koderelaterte oppgaver.
Ingen informasjon om prompt-maler er gitt i depotet.
Ingen eksplisitt informasjon om ressurser er gitt i depotet.
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
{
"mcpServers": {
"codelogic-mcp": {
"command": "npx",
"args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
}
}
}
Sikre API-nøkler med miljøvariabler
For å lagre API-nøkler sikkert, bruk miljøvariabler i konfigurasjonen din. Eksempel:
{
"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 }}"
}
}
}
}
Bruke MCP i FlowHunt
For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:
Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, legg inn detaljene for MCP-serveren din ved å bruke dette JSON-formatet:
{
"codelogic-mcp": {
"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 dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “codelogic-mcp” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.
Seksjon | Tilgjengelig | Detaljer/Notater |
---|---|---|
Oversikt | ✅ | |
Liste over prompt-maler | ⛔ | Ingen informasjon om prompt-maler gitt |
Liste over ressurser | ⛔ | Ingen eksplisitt ressursoversikt funnet |
Liste over verktøy | ✅ | “Implementerer to verktøy”, men navn/funksjoner ikke spesifisert |
Sikre API-nøkler | ✅ | Eksempel gitt med bruk av miljøvariabler |
Sampling-støtte (mindre viktig ved vurdering) | ⛔ | Ikke omtalt |
Basert på tabellen over gir CodeLogic MCP Server en nyttig bro til rike avhengighetsdata, men mangler detaljert dokumentasjon om tilgjengelige prompt-maler, ressurser og spesifikasjon av verktøy. Oppsett og sikkerhet er godt dekket, men mer informasjon ville økt nytteverdien. Depotet fortjener en score på 6/10 for klarhet og åpen lisens, men mister poeng for manglende detaljer som er essensielle for mer avansert integrasjon og bruk.
Har en LISENS | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktøy | ✅ |
Antall forgreininger | 6 |
Antall stjerner | 14 |
CodeLogic MCP Server implementerer Model Context Protocol for å gi AI-agenter og utviklerverktøy tilgang til CodeLogic sin programvareavhengighetsdata, og muliggjør avansert kodeanalyse, avhengighetssporing og automatisering.
Bruksområder inkluderer kodebaseanalyse, avhengighetsvisualisering, støtte for automatisert refaktorering og påvirkningsanalyse — alt drevet av sanntidstilgang til omfattende programvareavhengighetsdata.
Legg til MCP-komponenten i FlowHunt-flyten din, åpne konfigurasjonen og oppgi detaljene til din CodeLogic MCP-server ved å bruke det støttede JSON-formatet. Se oppsettinstruksjonene for ditt spesifikke klientmiljø.
Den gir oppdatert avhengighetsinformasjon og påvirkningsanalyse, som hjelper utviklere og AI-assistenter med å identifisere trygge refaktoreringsmuligheter og forutsi effekten av kodeendringer.
Bruk miljøvariabler for å lagre API-nøkler sikkert. Eksempelskonfigurasjon er gitt i oppsettinstruksjonene.
Koble FlowHunt til CodeLogic MCP Server for å låse opp avansert avhengighetsvisualisering, påvirkningsanalyse og effektiv refaktorering med dine AI-drevne arbeidsflyter.
Codacy MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Codacy-plattformen, og muliggjør automatisert kodekvalitet, sikkerhetsanalyse, repository-håndter...
Coda MCP Server gir en standardisert måte for AI-assistenter å samhandle med Codas plattform, muliggjør dokumentforespørsler, arbeidsflytautomatisering og enhet...
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...