CodeLogic MCP Server-integrasjon

CodeLogic MCP Server-integrasjon

Integrer CodeLogic sin robuste programvareavhengighetsdata i FlowHunt, og gi AI-agentene dine mulighet til å utføre kodeanalyse, visualisere avhengigheter og automatisere utviklingsarbeidsflyter.

Hva gjør “CodeLogic” MCP Server?

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.

Liste over prompt-maler

Ingen informasjon om prompt-maler er gitt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitt informasjon om ressurser er gitt i depotet.

Liste over verktøy

  • Verktøy 1:
    • Beskrivelse ikke spesifisert. Serveren implementerer to verktøy, men deres navn og detaljerte funksjoner er ikke angitt i tilgjengelig dokumentasjon.
  • Verktøy 2:
    • Beskrivelse ikke spesifisert.

Bruksområder for denne MCP-serveren

  • Kodebaseanalyse
    Gjør det mulig for AI-assistenter å analysere programvareprosjekter ved å få tilgang til detaljert avhengighetsdata, noe som hjelper utviklere å forstå prosjektstrukturen og identifisere potensielle problemer.
  • Avhengighetsvisualisering
    Forenkler visualisering av komplekse programvareavhengigheter, slik at det blir lettere å forstå relasjoner mellom komponenter og effektivisere refaktoreringsarbeidet.
  • Støtte for automatisert refaktorering
    Bidrar til å identifisere sikre refaktoreringsmuligheter ved å gi nøyaktig og oppdatert avhengighetsinformasjon.
  • Påvirkningsanalyse
    Støtter endringspåvirkningsanalyse ved å spore avhengigheter, slik at utviklere kan forutsi effekten av kodeendringer før implementering.

Slik setter du det opp

Windsurf

  1. Sørg for at forutsetningene er oppfylt (for eksempel Node.js hvis nødvendig).
  2. Åpne konfigurasjonsfilen for MCP-servere.
  3. Legg til CodeLogic MCP Server ved å bruke følgende kode:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt hvis nødvendig.
  5. Verifiser oppsettet ved å sjekke MCP-serverens tilkobling.

Claude

  1. Sørg for at forutsetningene er installert.
  2. Finn konfigurasjonsseksjonen for MCP-server.
  3. Legg til CodeLogic MCP Server med:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre endringer og start Claude-miljøet på nytt.
  5. Bekreft at serveren kjører.

Cursor

  1. Sørg for at alle avhengigheter er installert.
  2. Gå til konfigurasjonsfilen for MCP-server.
  3. Sett inn følgende konfigurasjon:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre og start Cursor på nytt ved behov.
  5. Test tilkoblingen.

Cline

  1. Oppfyll alle forutsetninger.
  2. Rediger konfigurasjonsfilen som gjelder MCP-servere.
  3. Legg til CodeLogic MCP Server-konfigurasjonen:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Lagre endringer og start Cline på nytt.
  5. Sørg for at MCP-serveren er operativ.

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 }}"
      }
    }
  }
}

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Oversikt

SeksjonTilgjengeligDetaljer/Notater
Oversikt
Liste over prompt-malerIngen informasjon om prompt-maler gitt
Liste over ressurserIngen eksplisitt ressursoversikt funnet
Liste over verktøy“Implementerer to verktøy”, men navn/funksjoner ikke spesifisert
Sikre API-nøklerEksempel 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.


MCP-score

Har en LISENS✅ (MPL-2.0)
Har minst ett verktøy
Antall forgreininger6
Antall stjerner14

Vanlige spørsmål

Hva er CodeLogic MCP Server?

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.

Hva er hovedbruksområdene for CodeLogic MCP Server?

Bruksområder inkluderer kodebaseanalyse, avhengighetsvisualisering, støtte for automatisert refaktorering og påvirkningsanalyse — alt drevet av sanntidstilgang til omfattende programvareavhengighetsdata.

Hvordan setter jeg opp CodeLogic MCP Server i FlowHunt?

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.

Hvordan hjelper CodeLogic MCP Server med refaktorering?

Den gir oppdatert avhengighetsinformasjon og påvirkningsanalyse, som hjelper utviklere og AI-assistenter med å identifisere trygge refaktoreringsmuligheter og forutsi effekten av kodeendringer.

Hvordan bør jeg sikre API-nøkler for MCP Server?

Bruk miljøvariabler for å lagre API-nøkler sikkert. Eksempelskonfigurasjon er gitt i oppsettinstruksjonene.

Få maksimal kodeanalyse med CodeLogic MCP

Koble FlowHunt til CodeLogic MCP Server for å låse opp avansert avhengighetsvisualisering, påvirkningsanalyse og effektiv refaktorering med dine AI-drevne arbeidsflyter.

Lær mer

Codacy MCP Server-integrasjon
Codacy MCP Server-integrasjon

Codacy MCP Server-integrasjon

Codacy MCP Server fungerer som en bro mellom AI-assistenter og Codacy-plattformen, og muliggjør automatisert kodekvalitet, sikkerhetsanalyse, repository-håndter...

4 min lesing
AI Code Quality +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