Integracja serwera Codacy MCP

Do czego służy serwer “Codacy” MCP?

Serwer Codacy MCP (Model Context Protocol) działa jako most pomiędzy asystentami AI a platformą Codacy, umożliwiając rozszerzony, programowalny dostęp do danych dotyczących jakości kodu, bezpieczeństwa, pokrycia testami i zarządzania repozytoriami. Udostępniając API i zasoby Codacy w formie ustrukturyzowanych narzędzi, zasobów i kontekstu, serwer ten pozwala na automatyzację analizy kodu, zarządzanie repozytoriami, analizę pull requestów i egzekwowanie standardów kodu w przepływach sterowanych przez AI. Programiści mogą używać serwera Codacy MCP do zapytań o repozytoria, analizowania plików, zarządzania ustawieniami organizacji oraz przeprowadzania kontroli bezpieczeństwa, usprawniając cykl życia oprogramowania i poprawiając jakość kodu poprzez bezpośrednią integrację możliwości Codacy z automatycznym czy AI-driven środowiskiem deweloperskim.

Lista promptów

W repozytorium ani dokumentacji nie ma szablonów promptów.

Lista zasobów

W repozytorium ani dokumentacji nie podano jawnej listy zasobów MCP.

Lista narzędzi

Następujące narzędzia są dostępne przez serwer Codacy MCP:

• Zakładanie i zarządzanie repozytoriami
  Narzędzia do inicjalizacji, konfiguracji i zarządzania repozytoriami w Codacy.
• Zarządzanie organizacją i repozytoriami
  Funkcje do zarządzania organizacjami i repozytoriami, takie jak dodawanie/usuwanie członków czy konfiguracja ustawień.
• Jakość kodu i analiza
  Analiza kodu źródłowego pod kątem jakości, pokrycia testami i łatwości utrzymania.
• Zarządzanie i analiza plików
  Narzędzia do dostępu, analizy i zarządzania plikami w repozytoriach.
• Analiza bezpieczeństwa
  Przeprowadzanie skanów bezpieczeństwa i audytów kodu w celu wykrywania podatności.
• Analiza pull requestów
  Narzędzia do analizy, przeglądu i generowania opinii dla pull requestów.
• Zarządzanie narzędziami i wzorcami
  Zarządzanie narzędziami analitycznymi i wzorcami używanymi do przeglądów i kontroli jakości kodu.
• Analiza z CLI
  Wsparcie dla analizy kodu sterowanej przez linię komend.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Automatyczne kontrole jakości kodu
  Integracja metryk Codacy z pipeline’ami CI/CD w celu automatycznego egzekwowania standardów jakości i pokrycia kodu przy każdym commicie.
• Audyt bezpieczeństwa
  Regularne skanowanie repozytoriów narzędziami serwera w celu wykrywania podatności i poprawy bezpieczeństwa kodu.
• Zarządzanie repozytoriami na dużą skalę
  Programowalne zarządzanie wieloma repozytoriami i organizacjami, automatyzacja ustawień i zarządzania członkami.
• Kontekstowe przeglądy pull requestów
  Umożliwienie agentom AI pobierania i analizowania danych pull requestów, generowania opinii lub automatyzacji komentarzy recenzyjnych.
• Dynamiczne egzekwowanie narzędzi i wzorców
  Programowe dostosowywanie narzędzi analitycznych i wzorców kodowania wymuszanych w projektach, by zapewnić spójność standardów.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że na komputerze zainstalowano Node.js.
2. Uzyskaj osobisty token dostępu Codacy API.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf.
4. Dodaj serwer Codacy MCP do obiektu mcpServers:

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

5. Zapisz plik i uruchom ponownie Windsurf.
6. Sprawdź, czy serwer Codacy MCP jest dostępny na liście serwerów MCP.

Zabezpieczanie kluczy API (przykład)

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

Claude

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Uzyskaj swój token API Codacy.
3. Znajdź i edytuj konfigurację serwera MCP Claude’a.
4. Dodaj serwer Codacy MCP w następujący sposób:

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

5. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Claude’a.
6. Sprawdź dostępność serwera Codacy MCP w narzędziach.

Zabezpieczanie kluczy API

(Użyj właściwości env jak w przykładzie dla Windsurf.)

Cursor

1. Zainstaluj Node.js, jeśli jeszcze go nie masz.
2. Uzyskaj swój token API Codacy.
3. Otwórz konfigurację Cursor.
4. Dodaj serwer Codacy MCP:

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

5. Zapisz i uruchom ponownie Cursor, by aktywować.

Zabezpieczanie kluczy API

(Patrz przykład dla Windsurf.)

Cline

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Zabezpiecz swój klucz API Codacy.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
4. Zarejestruj serwer Codacy MCP:

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

5. Zapisz i uruchom ponownie Cline.

Zabezpieczanie kluczy API

(Użyj właściwości env jak powyżej.)

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, by otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw dane serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “codacy” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podmienić URL na adres własnego serwera MCP.

Podsumowanie

Na podstawie powyższych tabel serwer Codacy MCP jest dobrze udokumentowany pod kątem narzędzi i konfiguracji oraz dobrych praktyk bezpieczeństwa, ale brakuje mu jawnych szablonów promptów, zasobów oraz dokumentacji sampling/roots. Oceniam kompletność i przyjazność deweloperską tego MCP na 6/10.

Ocena MCP