Integração com o CodeLogic MCP Server

O que faz o “CodeLogic” MCP Server?

O CodeLogic MCP Server é uma implementação do Model Context Protocol (MCP) projetada para fornecer a assistentes de programação com IA acesso aos dados abrangentes de dependências de software da CodeLogic. Ao conectar-se a este servidor, clientes de IA podem aproveitar os insights da CodeLogic para aprimorar tarefas como análise de código, rastreamento de dependências e compreensão de programas. Essa capacidade permite que desenvolvedores e agentes de IA realizem consultas avançadas em bases de código, visualizem dependências complexas e automatizem fluxos de trabalho que exigem entendimento da estrutura do software. O papel do servidor é atuar como uma ponte entre sistemas de IA e os dados da CodeLogic, otimizando assim processos de desenvolvimento e melhorando a eficiência das tarefas relacionadas ao código.

Lista de Prompts

Não há informações sobre templates de prompt fornecidas no repositório.

Lista de Recursos

Não há informações explícitas sobre recursos fornecidas no repositório.

Lista de Ferramentas

• Ferramenta 1:
  • Descrição não especificada. O servidor implementa duas ferramentas, mas seus nomes e funções detalhadas não são fornecidos na documentação disponível.
• Ferramenta 2:
  • Descrição não especificada.

Casos de Uso deste MCP Server

• Análise de Base de Código
  Permite que assistentes de IA analisem projetos de software acessando dados detalhados de dependências, ajudando desenvolvedores a entender a estrutura do projeto e identificar possíveis problemas.
• Visualização de Dependências
  Facilita a visualização de dependências de software complexas, tornando mais fácil compreender relações entre componentes e agilizar esforços de refatoração.
• Suporte à Refatoração Automatizada
  Auxilia na identificação de oportunidades seguras de refatoração ao fornecer informações precisas e atualizadas sobre dependências.
• Análise de Impacto
  Oferece suporte à análise de impacto de mudanças rastreando dependências, permitindo que desenvolvedores prevejam os efeitos de modificações no código antes da implementação.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de que os pré-requisitos estejam cumpridos (como Node.js, se necessário).
2. Abra o arquivo de configuração para servidores MCP.
3. Adicione o CodeLogic MCP Server usando o seguinte trecho:

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

4. Salve a configuração e reinicie o Windsurf, se necessário.
5. Verifique a configuração conferindo a conectividade do servidor MCP.

Claude

1. Certifique-se de que os pré-requisitos estejam instalados.
2. Localize a seção de configuração do servidor MCP.
3. Adicione o CodeLogic MCP Server com:

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

4. Salve as alterações e reinicie o ambiente Claude.
5. Confirme que o servidor está em execução.

Cursor

1. Certifique-se de que todas as dependências estejam instaladas.
2. Acesse o arquivo de configuração do servidor MCP.
3. Insira a seguinte configuração:

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

4. Salve e reinicie o Cursor, se necessário.
5. Teste a conectividade.

Cline

1. Satisfaça todos os pré-requisitos.
2. Edite o arquivo responsável pela configuração dos servidores MCP.
3. Adicione a configuração do CodeLogic MCP Server:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Certifique-se de que o servidor MCP está operacional.

Protegendo Chaves de API usando Variáveis de Ambiente

Para armazenar as chaves de API com segurança, utilize variáveis de ambiente em sua configuração. Exemplo:

{
  "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 }}"
      }
    }
  }
}

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "codelogic-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Depois de configurado, o agente de IA já pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “codelogic-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Com base nas tabelas acima, o CodeLogic MCP Server oferece uma ponte útil para dados ricos de dependências, mas carece de documentação detalhada sobre prompts disponíveis, recursos e especificidades de suas ferramentas. Embora a configuração e segurança estejam bem abordadas, informações adicionais aumentariam sua utilidade. O repositório merece uma pontuação de 6/10 por sua clareza e licença aberta, mas perde pontos por detalhes ausentes essenciais para integração e uso avançados.

Pontuação MCP