CodeLogic MCP Server-integration

CodeLogic MCP Server-integration

Integrera CodeLogic:s robusta programvaruberoendedata i FlowHunt och ge dina AI-agenter möjlighet att analysera kod, visualisera beroenden och automatisera utvecklingsflöden.

Vad gör “CodeLogic” MCP-servern?

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.

Lista över promptar

Ingen information om promptmallar anges i arkivet.

Lista över resurser

Ingen explicit information om resurser anges i arkivet.

Lista över verktyg

  • Verktyg 1:
    • Beskrivning ej specificerad. Servern implementerar två verktyg, men deras namn och detaljerade funktioner anges inte i tillgänglig dokumentation.
  • Verktyg 2:
    • Beskrivning ej specificerad.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Kodbasanalys
    Gör det möjligt för AI-assistenter att analysera mjukvaruprojekt genom att få tillgång till detaljerad beroendedata, vilket hjälper utvecklare att förstå projektets struktur och identifiera potentiella problem.
  • Beroendevisualisering
    Underlättar visualisering av komplexa programvaruberoenden, vilket gör det enklare att förstå relationer mellan komponenter och strömlinjeforma refaktoreringsinsatser.
  • Stöd för automatiserad refaktorering
    Hjälper till att identifiera säkra refaktoreringsmöjligheter genom att tillhandahålla korrekt, uppdaterad beroendeinformation.
  • Påverkansanalys
    Stödjer analys av förändringspåverkan genom att spåra beroenden, vilket gör det möjligt för utvecklare att förutse effekterna av kodändringar innan de genomförs.

Så här sätter du upp den

Windsurf

  1. Säkerställ att förutsättningar är uppfyllda (t.ex. Node.js om det behövs).
  2. Öppna konfigurationsfilen för MCP-servrar.
  3. Lägg till CodeLogic MCP-servern med följande kodsnutt:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara konfigurationen och starta om Windsurf om det behövs.
  5. Verifiera installationen genom att kontrollera MCP-serverns anslutning.

Claude

  1. Säkerställ att förutsättningar är installerade.
  2. Lokalisera MCP-serverns konfigurationssektion.
  3. Lägg till CodeLogic MCP-servern med:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringarna och starta om Claude-miljön.
  5. Bekräfta att servern körs.

Cursor

  1. Kontrollera att alla beroenden är installerade.
  2. Gå till MCP-serverns konfigurationsfil.
  3. Sätt in följande konfiguration:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara och starta om Cursor vid behov.
  5. Testa anslutningen.

Cline

  1. Uppfyll alla förutsättningar.
  2. Redigera konfigurationsfilen för MCP-servrar.
  3. Lägg till CodeLogic MCP-serverns konfiguration:
    {
      "mcpServers": {
        "codelogic-mcp": {
          "command": "npx",
          "args": ["@codelogic/mcp-server@latest"]
        }
      }
    }
    
  4. Spara ändringarna och starta om Cline.
  5. Säkerställ att MCP-servern är igång.

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 }}"
      }
    }
  }
}

Så använder du denna MCP i flöden

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:

FlowHunt MCP flow

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.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Kommentarer
Översikt
Lista över promptarIngen information om promptmallar angiven
Lista över resurserIngen explicit resurslista funnen
Lista över verktyg“Implementerar två verktyg” men namn/funktioner ej specificerade
Skydd av API-nycklarExempel 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.


MCP-betyg

Har LICENS✅ (MPL-2.0)
Har minst ett verktyg
Antal förgreningar6
Antal stjärnor14

Vanliga frågor

Vad är CodeLogic MCP-servern?

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.

Vilka är de huvudsakliga användningsområdena för CodeLogic MCP-servern?

Användningsområden inkluderar kodbasanalys, beroendevisualisering, stöd för automatiserad refaktorering och påverkansanalys — allt drivet av realtidsåtkomst till omfattande beroendedata.

Hur sätter jag upp CodeLogic MCP-servern i FlowHunt?

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.

Hur hjälper CodeLogic MCP-servern vid refaktorering?

Den tillhandahåller aktuell beroendeinformation och påverkansanalys, vilket hjälper utvecklare och AI-assistenter att identifiera säkra refaktoreringsmöjligheter och förutse effekterna av kodändringar.

Hur bör jag skydda API-nycklar för MCP-servern?

Använd miljövariabler för att lagra API-nycklar säkert. Exempel på konfiguration finns i installationsinstruktionerna.

Ge din kodanalys extra kraft med CodeLogic MCP

Anslut FlowHunt till CodeLogic MCP-servern för att låsa upp avancerad beroendevisualisering, påverkansanalys och effektivare refaktorering med dina AI-drivna arbetsflöden.

Lär dig mer

Codacy MCP Server-integration
Codacy MCP Server-integration

Codacy MCP Server-integration

Codacy MCP Server fungerar som en brygga mellan AI-assistenter och Codacy-plattformen, vilket möjliggör automatiserad kodkvalitet, säkerhetsanalys, repository-h...

4 min läsning
AI Code Quality +4
Coda MCP Server-integration
Coda MCP Server-integration

Coda MCP Server-integration

Coda MCP Server tillhandahåller ett standardiserat sätt för AI-assistenter att interagera med Codas plattform, vilket möjliggör dokumentfrågor, arbetsflödesauto...

3 min läsning
MCP AI +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4