
Codacy MCP Server-integration
Codacy MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Codacy-plattformen, vilket möjliggör automatiserad kodkvalitet, säkerhetsanalys, repository-h...
Integrera CodeLogic:s robusta programvaruberoendedata i FlowHunt och ge dina AI-agenter möjlighet att analysera kod, visualisera beroenden och automatisera utvecklingsflöden.
CodeLogic MCP-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att ge AI-programmeringsassistenter tillgång till CodeLogic:s omfattande programvaruberoendedata. Genom att ansluta till denna server kan AI-klienter använda CodeLogic:s insikter för att förbättra uppgifter som kodanalys, beroendespårning och programförståelse. Denna kapacitet gör det möjligt för utvecklare och AI-agenter att utföra avancerade sökningar i kodbaser, visualisera komplexa beroenden och automatisera arbetsflöden som kräver förståelse av mjukvarans struktur. Serverns roll är att fungera som en bro mellan AI-system och CodeLogic:s data, vilket effektiviserar utvecklingsprocesser och ökar effektiviteten i kodrelaterade uppgifter.
Ingen information om promptmallar anges i arkivet.
Ingen explicit information om resurser anges i arkivet.
{
"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"]
}
}
}
Skydda API-nycklar med miljövariabler
För att lagra API-nycklar säkert, använd miljövariabler i din konfiguration. Exempel:
{
"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 }}"
}
}
}
}
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 anger du dina MCP-serverdetaljer med följande JSON-format:
{
"codelogic-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapacitet. Kom ihåg att byta ut “codelogic-mcp” mot det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-server-URL.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Kommentarer |
---|---|---|
Översikt | ✅ | |
Lista över promptar | ⛔ | Ingen information om promptmallar angiven |
Lista över resurser | ⛔ | Ingen explicit resurslista funnen |
Lista över verktyg | ✅ | “Implementerar två verktyg” men namn/funktioner ej specificerade |
Skydd av API-nycklar | ✅ | Exempel ges via miljövariabler |
Sampling-stöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
Baserat på ovanstående tabeller erbjuder CodeLogic MCP-servern en användbar brygga till rik beroendedata men saknar detaljerad dokumentation om tillgängliga promptar, resurser och detaljer om dess verktyg. Upprättande och säkerhet behandlas väl, men mer information skulle öka nyttan. Arkivet får betyget 6/10 för tydlighet och öppen licens, men tappar poäng för uteblivna detaljer som är viktiga för avancerad integration och användning.
Har LICENS | ✅ (MPL-2.0) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal förgreningar | 6 |
Antal stjärnor | 14 |
CodeLogic MCP-servern implementerar Model Context Protocol för att ge AI-agenter och utvecklarverktyg tillgång till CodeLogic:s programvaruberoendedata, vilket möjliggör avancerad kodanalys, beroendespårning och automation.
Användningsområden inkluderar kodbasanalys, beroendevisualisering, stöd för automatiserad refaktorering och påverkansanalys — allt drivet av realtidsåtkomst till omfattande beroendedata.
Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, öppna dess konfiguration och ange dina CodeLogic MCP-serverdetaljer med det stödda JSON-formatet. Se installationsinstruktionerna för din specifika klientmiljö.
Den tillhandahåller aktuell beroendeinformation och påverkansanalys, vilket hjälper utvecklare och AI-assistenter att identifiera säkra refaktoreringsmöjligheter och förutse effekterna av kodändringar.
Använd miljövariabler för att lagra API-nycklar säkert. Exempel på konfiguration finns i installationsinstruktionerna.
Anslut FlowHunt till CodeLogic MCP-servern för att låsa upp avancerad beroendevisualisering, påverkansanalys och effektivare refaktorering med dina AI-drivna arbetsflöden.
Codacy MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Codacy-plattformen, vilket möjliggör automatiserad kodkvalitet, säkerhetsanalys, repository-h...
Coda MCP Server tillhandahåller ett standardiserat sätt för AI-assistenter att interagera med Codas plattform, vilket möjliggör dokumentfrågor, arbetsflödesauto...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...