CodeLogic MCP Server-integratie

Wat doet de “CodeLogic” MCP Server?

De CodeLogic MCP Server is een implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die ontworpen is om AI-programmeerassistenten toegang te geven tot de uitgebreide afhankelijkheidsdata van CodeLogic. Door verbinding te maken met deze server kunnen AI-clients de inzichten van CodeLogic benutten om taken zoals code-analyse, afhankelijkheidstracering en programma-inzicht te verbeteren. Deze mogelijkheid stelt ontwikkelaars en AI-agenten in staat geavanceerde zoekopdrachten op codebases uit te voeren, complexe afhankelijkheden te visualiseren en workflows te automatiseren die begrip van softwarestructuur vereisen. De server fungeert als brug tussen AI-systemen en de data van CodeLogic, waardoor ontwikkelprocessen worden gestroomlijnd en de efficiëntie van codegerelateerde taken toeneemt.

Lijst met prompts

Er is geen informatie over prompttemplates beschikbaar in de repository.

Lijst met bronnen

Er is geen expliciete informatie over bronnen opgenomen in de repository.

Lijst met tools

• Tool 1:
  • Beschrijving niet gespecificeerd. De server implementeert twee tools, maar hun namen en gedetailleerde functies zijn niet beschikbaar in de documentatie.
• Tool 2:
  • Beschrijving niet gespecificeerd.

Gebruiksscenario’s van deze MCP Server

• Codebase-analyse
  Maakt het mogelijk voor AI-assistenten om softwareprojecten te analyseren door toegang te krijgen tot gedetailleerde afhankelijkheidsdata, zodat ontwikkelaars de projectstructuur kunnen begrijpen en potentiële problemen kunnen identificeren.
• Afhankelijkheidsvisualisatie
  Vergemakkelijkt het visualiseren van complexe afhankelijkheden in software, waardoor de relaties tussen componenten inzichtelijker worden en refactorinspanningen worden gestroomlijnd.
• Ondersteuning voor geautomatiseerd refactoren
  Helpt bij het identificeren van veilige refactormogelijkheden door accurate, actuele afhankelijkheidsinformatie te bieden.
• Impactanalyse
  Ondersteunt impactanalyse van wijzigingen door afhankelijkheden te traceren, zodat ontwikkelaars de effecten van codewijzigingen kunnen voorspellen voordat ze worden doorgevoerd.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat de vereisten zijn geregeld (zoals Node.js indien nodig).
2. Open het configuratiebestand voor MCP-servers.
3. Voeg de CodeLogic MCP Server toe met het volgende fragment:

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

4. Sla de configuratie op en herstart Windsurf indien nodig.
5. Controleer de installatie door de MCP-serverconnectiviteit te testen.

Claude

1. Zorg dat de vereisten geïnstalleerd zijn.
2. Zoek het configuratiegedeelte voor MCP-servers.
3. Voeg de CodeLogic MCP Server toe met:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart de Claude-omgeving.
5. Bevestig dat de server draait.

Cursor

1. Zorg dat alle afhankelijkheden geïnstalleerd zijn.
2. Open het configuratiebestand van de MCP-server.
3. Voeg de volgende configuratie in:

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

4. Sla op en herstart Cursor indien nodig.
5. Test de connectiviteit.

Cline

1. Zorg dat aan alle vereisten is voldaan.
2. Bewerk het configuratiebestand voor MCP-servers.
3. Voeg de CodeLogic MCP Server-configuratie toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cline.
5. Zorg dat de MCP-server operationeel is.

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen

Om API-sleutels veilig op te slaan, gebruik je omgevingsvariabelen in je configuratie. Voorbeeld:

{
  "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 }}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

Gebruik van MCP in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Plaats in het systeem MCP-configuratiegedeelte je MCP-servergegevens in dit JSON-formaat:

{
  "codelogic-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “codelogic-mcp” aan te passen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en vervang de URL door je eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Op basis van bovenstaande tabellen biedt de CodeLogic MCP Server een bruikbare brug naar rijke afhankelijkheidsdata, maar ontbreekt het aan gedetailleerde documentatie over beschikbare prompts, bronnen en de specificaties van de tools. Hoewel installatie en beveiliging goed zijn beschreven, zou aanvullende informatie de bruikbaarheid vergroten. De repository verdient een score van 6/10 voor de duidelijkheid en open licentie, maar verliest punten door het ontbreken van essentiële details voor geavanceerde integratie en gebruik.

MCP Score