Integrazione del server MCP Codacy

Collega i tuoi flussi di lavoro AI a Codacy per qualità del codice automatizzata, sicurezza e gestione dei repository con il server MCP Codacy.

Integrazione del server MCP Codacy

Cosa fa il server MCP “Codacy”?

Il server MCP Codacy (Model Context Protocol) funge da ponte tra assistenti AI e la piattaforma Codacy, abilitando un accesso programmatico avanzato ai dati di qualità del codice, sicurezza, copertura e gestione dei repository. Espone l’API di Codacy e i suoi contenuti come strumenti strutturati, risorse e contesto, permettendo ai flussi basati su AI di automatizzare l’analisi del codice, gestire repository, analizzare pull request e far rispettare standard di codice. Gli sviluppatori possono usare il server MCP Codacy per interrogare repository, analizzare file, gestire impostazioni organizzative ed eseguire controlli di sicurezza, ottimizzando il ciclo di vita dello sviluppo software e migliorando la salute del codice integrando le funzionalità di Codacy direttamente in ambienti di sviluppo AI-driven o automatizzati.

Elenco dei prompt

Nessun modello di prompt è menzionato nel repository o nella documentazione.

Elenco delle risorse

Non viene fornito un elenco esplicito di risorse MCP nel repository o nella documentazione.

Elenco degli strumenti

I seguenti strumenti sono disponibili tramite il server MCP Codacy:

  • Configurazione e gestione dei repository
    Strumenti per inizializzare, configurare e gestire repository su Codacy.
  • Gestione di organizzazione e repository
    Funzioni per gestire organizzazioni e repository, come aggiunta/rimozione membri o configurazione impostazioni.
  • Qualità del codice e analisi
    Analizza il codice sorgente per metriche di qualità, copertura del codice e manutenibilità.
  • Gestione e analisi dei file
    Strumenti per accedere, analizzare e gestire i file all’interno dei repository.
  • Analisi della sicurezza
    Esegue scansioni e audit di sicurezza sui codebase per identificare vulnerabilità.
  • Analisi delle pull request
    Strumenti per analizzare, revisionare e fornire feedback sulle pull request.
  • Gestione di strumenti e pattern
    Gestisci strumenti di analisi e pattern utilizzati per revisioni del codice e controlli di qualità.
  • Analisi tramite CLI
    Supporto per analisi del codice tramite riga di comando.

Casi d’uso di questo server MCP

  • Controlli automatici della qualità del codice
    Integra le metriche di Codacy nelle pipeline CI/CD per applicare automaticamente standard di qualità e copertura del codice ad ogni commit.
  • Audit di sicurezza
    Usa gli strumenti del server per scansionare regolarmente i repository e identificare vulnerabilità, migliorando la sicurezza del codebase.
  • Gestione repository su larga scala
    Gestisci più repository e organizzazioni in modo programmatico, automatizzando impostazioni e gestione dei membri.
  • Revisioni di pull request contestuali
    Permetti agli agenti AI di recuperare e analizzare dati delle pull request, fornendo feedback attuabili o automatizzando i commenti di revisione.
  • Enforcement dinamico di strumenti e pattern
    Modifica programmaticamente gli strumenti di analisi e i pattern di codice applicati ai progetti per mantenere standard uniformi.

Come configurarlo

Windsurf

  1. Assicurati che Node.js sia installato sul tuo computer.
  2. Ottieni un token di accesso personale all’API Codacy.
  3. Modifica il file di configurazione di Windsurf.
  4. Aggiungi il server MCP Codacy all’oggetto mcpServers:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Salva il file e riavvia Windsurf.
  6. Verifica che il server MCP Codacy sia presente nella lista dei server MCP.

Protezione delle API Key (Esempio)

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

Claude

  1. Assicurati che Node.js sia installato.
  2. Ottieni il tuo token API di Codacy.
  3. Individua e modifica la configurazione del server MCP di Claude.
  4. Aggiungi il server MCP Codacy come segue:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Salva le modifiche e riavvia Claude.
  6. Controlla la presenza del server MCP Codacy tra gli strumenti disponibili.

Protezione delle API Key

(Utilizza la proprietà env come nell’esempio Windsurf.)

Cursor

  1. Installa Node.js se non è già presente.
  2. Ottieni il tuo token API Codacy.
  3. Apri la configurazione di Cursor.
  4. Aggiungi il server MCP Codacy:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Salva e riavvia Cursor per attivare.

Protezione delle API Key

(Vedi esempio Windsurf.)

Cline

  1. Assicurati che Node.js sia installato.
  2. Metti in sicurezza la tua API key Codacy.
  3. Modifica il file di configurazione di Cline.
  4. Registra il server MCP Codacy:
    "mcpServers": {
      "codacy": {
        "command": "npx",
        "args": ["@codacy/mcp-server@latest"]
      }
    }
    
  5. Salva e riavvia Cline.

Protezione delle API Key

(Utilizza la proprietà env come sopra.)

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo dell’MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso di lavoro FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al flusso e collegandolo al tuo agente AI:

FlowHunt MCP flow

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà ora usare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “codacy” con il nome effettivo del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.


Panoramica

SezioneDisponibilitàDettagli/Note
PanoramicaDescrizione completa del server MCP Codacy fornita
Elenco dei promptNessun modello di prompt trovato
Elenco delle risorseNessuna risorsa MCP esplicitamente elencata
Elenco degli strumentiStrumenti elencati nel README
Protezione delle API KeyEsempio JSON con env fornito nella documentazione
Supporto sampling (meno importante in valutazione)Non menzionato

In base alle due tabelle, il server MCP Codacy è ben documentato per strumenti e setup, con buone pratiche di sicurezza, ma mancano template di prompt espliciti, risorse e documentazione su sampling/radici. Valuterei questo MCP un 6/10 per completezza e facilità d’uso per sviluppatori.


Punteggio MCP

Ha una LICENSE
Ha almeno uno strumento
Numero di Fork3
Numero di Stelle0

Domande frequenti

Che cos'è il server MCP Codacy?

Il server MCP Codacy collega gli assistenti AI alla piattaforma Codacy, fornendo accesso programmatico a funzionalità di qualità del codice, sicurezza, copertura e gestione dei repository. Permette analisi automatizzate del codice, revisioni di pull request, audit di sicurezza e gestione repository all’interno di flussi AI.

Quali strumenti offre il server MCP Codacy?

Offre strumenti per la configurazione e gestione dei repository, gestione di organizzazioni e membri, analisi della qualità del codice, gestione dei file, analisi di sicurezza, revisione delle pull request, gestione di strumenti e pattern, e analisi tramite CLI.

Come posso usare in sicurezza il mio token API Codacy?

Conserva sempre i token API nelle variabili d’ambiente usando la proprietà 'env' nella configurazione. Questo evita esposizioni accidentali delle credenziali nel codice o nei log.

Quali sono gli usi comuni del server MCP Codacy?

I casi d’uso includono controlli automatici di qualità del codice nelle pipeline CI/CD, audit di sicurezza dei codebase, gestione di più repository e organizzazioni, revisioni di pull request contestuali e enforcement dinamico di strumenti e pattern di qualità.

Come integro il server MCP Codacy nei flussi FlowHunt?

Aggiungi il componente MCP al tuo flusso in FlowHunt, apri la configurazione e inserisci i dettagli del server MCP Codacy come mostrato nella documentazione. In questo modo il tuo agente AI potrà accedere a tutte le funzioni di Codacy in modo programmato.

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