Codacy MCP Server-integration

Vad gör “Codacy” MCP Server?

Codacy MCP (Model Context Protocol) Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Codacy-plattformen, och möjliggör förbättrad programmatisk åtkomst till data om kodkvalitet, säkerhet, täckning och repository-hantering. Genom att exponera Codacys API och innehåll som strukturerade verktyg, resurser och kontext kan denna server användas för att automatisera kodanalys, hantera repositories, analysera pull requests och upprätthålla kodstandarder. Utvecklare kan använda Codacy MCP Server för att söka bland repositories, analysera filer, hantera organisationsinställningar och utföra säkerhetskontroller, vilket effektiviserar mjukvaruutvecklingsprocessen och förbättrar kodhälsan genom att integrera Codacys funktioner direkt i AI-drivna eller automatiserade utvecklingsmiljöer.

Lista över Promptar

Inga promptmallar nämns i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över Resurser

Ingen explicit lista över MCP-resurser tillhandahålls i repositoryt eller dokumentationen.

Lista över Verktyg

Följande verktyg beskrivs som tillgängliga via Codacy MCP Server:

• Repositoryuppsättning och hantering
  Verktyg för att initiera, konfigurera och hantera repositories på Codacy.
• Organisations- och repository-hantering
  Funktioner för att hantera organisationer och repositories, till exempel att lägga till/ta bort medlemmar eller konfigurera inställningar.
• Kodkvalitet och analys
  Analysera källkod för kvalitetsmätvärden, kodtäckning och underhållbarhet.
• Filhantering och analys
  Verktyg för att komma åt, analysera och hantera filer inom repositories.
• Säkerhetsanalys
  Utför säkerhetsgranskningar och -skanningar av kodbaser för att identifiera sårbarheter.
• Pull Request-analys
  Verktyg för att analysera, granska och ge feedback på pull requests.
• Verktygs- och mönsterhantering
  Hantera analysverktyg och mönster som används för kodgranskning och kvalitetskontroller.
• CLI-analys
  Stöd för kommandoradsdriven kodanalys.

Användningsområden för denna MCP Server

• Automatiserade kodkvalitetskontroller
  Integrera Codacys mätvärden i CI/CD-pipelines för att automatiskt upprätthålla krav på kodkvalitet och täckning vid varje commit.
• Säkerhetsgranskning
  Använd serverns verktyg för att regelbundet skanna repositories efter sårbarheter och stärka säkerheten i kodbasen.
• Repository-hantering i stor skala
  Hantera flera repositories och organisationer programmatiskt, inklusive automatiserad inställning och medlemsadministration.
• Kontextmedveten granskning av pull requests
  Möjliggör för AI-agenter att hämta och analysera pull request-data, ge konkreta förbättringsförslag eller automatisera granskningar.
• Dynamisk tillämpning av verktyg och mönster
  Justera programmatiskt analysverktyg och kodmönster som gäller för olika projekt för att upprätthålla enhetliga standarder.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Kontrollera att Node.js är installerat på din maskin.
2. Skaffa en personlig Codacy API Access Token.
3. Redigera din Windsurf-konfigurationsfil.
4. Lägg till Codacy MCP Server till mcpServers-objektet:

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

5. Spara filen och starta om Windsurf.
6. Verifiera att Codacy MCP Server är tillgänglig i din lista över MCP-servrar.

Säkra API-nycklar (exempel)

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

Claude

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Skaffa din Codacy API-token.
3. Lokalisera och redigera Claudes MCP-serverkonfiguration.
4. Lägg till Codacys MCP-server enligt följande:

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

5. Spara ändringarna och starta om Claude.
6. Kontrollera att Codacy MCP Server finns bland tillgängliga verktyg.

Säkra API-nycklar

(Använd env-egenskapen som visas i Windsurf-exemplet.)

Cursor

1. Installera Node.js om det inte redan finns.
2. Skaffa din Codacy API-token.
3. Öppna Cursors konfiguration.
4. Lägg till Codacy MCP-server:

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

5. Spara och starta om Cursor för att aktivera.

Säkra API-nycklar

(Se Windsurf-exemplet.)

Cline

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Säkra din Codacy API-nyckel.
3. Redigera din Cline-konfigurationsfil.
4. Registrera Codacy MCP-servern:

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

5. Spara och starta om Cline.

Säkra API-nycklar

(Använd env-egenskapen som ovan.)

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter enligt detta JSON-format:

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

När du har konfigurerat detta kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att ändra “codacy” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

Baserat på de två tabellerna är Codacy MCP Server väl dokumenterad gällande verktyg och installation, med goda säkerhetsrutiner, men saknar explicita promptmallar, resurser och sampling-/roots-dokumentation. Jag skulle ge denna MCP ett 6/10 för fullständighet och utvecklarvänlighet.

MCP-betyg