Intégration du serveur MCP Codacy

Que fait le serveur MCP “Codacy” ?

Le serveur MCP Codacy (Model Context Protocol) agit comme un pont entre les assistants IA et la plateforme Codacy, permettant un accès programmatique avancé aux données de qualité de code, de sécurité, de couverture et de gestion des dépôts. En exposant l’API et le contenu de Codacy comme outils structurés, ressources et contexte, ce serveur autorise les workflows pilotés par IA à automatiser l’analyse de code, gérer les dépôts, analyser les pull requests et appliquer les standards de code. Les développeurs peuvent utiliser le serveur MCP Codacy pour interroger les dépôts, analyser des fichiers, gérer les paramètres d’organisation et effectuer des vérifications de sécurité, optimisant ainsi le cycle de vie du développement logiciel et améliorant la santé du code grâce à une intégration directe des capacités de Codacy dans les environnements de développement automatisés ou pilotés par IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune liste explicite de ressources MCP n’est fournie dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

Les outils suivants sont disponibles via le serveur MCP Codacy :

• Installation et gestion de dépôts
  Outils pour initialiser, configurer et gérer des dépôts sur Codacy.
• Gestion d’organisation et de dépôts
  Fonctions pour gérer organisations et dépôts, ajouter/retirer des membres ou paramétrer les réglages.
• Qualité de code et analyse
  Analyse du code source pour les métriques de qualité, la couverture et la maintenabilité.
• Gestion et analyse de fichiers
  Outils pour accéder, analyser et gérer les fichiers dans les dépôts.
• Analyse de sécurité
  Réalisez des scans et audits de sécurité sur le code pour identifier des vulnérabilités.
• Analyse de Pull Requests
  Outils pour analyser, relire et fournir du feedback sur les pull requests.
• Gestion des outils et patterns
  Gérer les outils d’analyse et les patterns utilisés pour la revue de code et les contrôles qualité.
• Analyse en ligne de commande (CLI)
  Prise en charge de l’analyse de code pilotée en ligne de commande.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Contrôles automatisés de la qualité du code
  Intégrez les métriques Codacy dans vos pipelines CI/CD pour appliquer automatiquement les standards de qualité et de couverture à chaque commit.
• Audit de sécurité
  Utilisez les outils du serveur pour scanner régulièrement les dépôts à la recherche de vulnérabilités et renforcer la sécurité du code.
• Gestion de dépôts à grande échelle
  Gérez plusieurs dépôts et organisations de façon programmatique, en automatisant les réglages et la gestion des membres.
• Revues de pull requests contextuelles
  Permettez aux agents IA de récupérer et d’analyser les données des pull requests pour fournir du feedback exploitable ou automatiser les commentaires de revue.
• Enforcement dynamique des outils et patterns
  Ajustez de façon programmatique les outils d’analyse et les patterns de code appliqués sur les projets pour garantir la cohérence des standards.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé sur votre machine.
2. Obtenez un jeton d’accès personnel à l’API Codacy.
3. Modifiez votre fichier de configuration Windsurf.
4. Ajoutez le serveur MCP Codacy à l’objet mcpServers :

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

5. Sauvegardez le fichier et redémarrez Windsurf.
6. Vérifiez que le serveur MCP Codacy est bien disponible dans votre liste de serveurs MCP.

Sécurisation des clés API (Exemple)

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

Claude

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Obtenez votre jeton d’API Codacy.
3. Localisez et modifiez la configuration du serveur MCP de Claude.
4. Ajoutez le serveur MCP Codacy comme suit :

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

5. Sauvegardez les modifications et redémarrez Claude.
6. Vérifiez la disponibilité de Codacy MCP Server dans les outils disponibles.

Sécurisation des clés API

(Utilisez la propriété env comme montré dans l’exemple Windsurf.)

Cursor

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Récupérez votre jeton d’API Codacy.
3. Ouvrez la configuration de Cursor.
4. Ajoutez le serveur MCP Codacy :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cursor pour activer.

Sécurisation des clés API

(Reportez-vous à l’exemple Windsurf.)

Cline

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Sécurisez votre clé API Codacy.
3. Modifiez votre fichier de configuration Cline.
4. Enregistrez le serveur MCP Codacy :

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

5. Sauvegardez et redémarrez Cline.

Sécurisation des clés API

(Utilisez la propriété env comme ci-dessus.)

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation du MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP à votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, renseignez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “codacy” par le nom effectif de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre instance.

Aperçu

D’après ces tableaux, le serveur MCP Codacy est bien documenté pour les outils et la configuration, avec de bonnes pratiques de sécurité, mais manque de modèles de prompts explicites, de ressources et de documentation sur l’échantillonnage/racines. J’attribuerais à ce MCP une note de 6/10 pour son exhaustivité et sa facilité d’utilisation pour les développeurs.

Score MCP