Coverity Connect MCP Server

# Coverity Connect API から MCP サーバーへの統合分析 ## 概要 指定されたリポジトリ（`keides2/cov_auto.git` と `keides2/cov_snap.git`）は直接アクセスできませんでしたが、**本格的なCoverity Connect API実装**と包括的なMCPサーバーパターンを特定し、MCPサーバー拡張プロジェクトの優れた基盤を提供できます。この分析では、成熟した認証パターン、堅牢なAPI統合アプローチ、およびCoverity Connect機能をMCPツールに変換するための明確な実装パスが明らかになりました。 ## リポジトリ分析結果 ### 対象リポジトリの状況 `keides2`ユーザーの両リポジトリ（`cov_auto`と`cov_snap`）はプライベートまたは公開アクセスから削除されています。しかし、包括的なCoverity Connect API統合パターンを実証する**優れた代替実装**を見つけました。 ### 発見されたCoverity Connect実装の代替案 **主要参考実装: `jjarboe/python-coverity`** - **アーキテクチャ**: 構成、不具合、管理用の個別モジュールを持つマルチサービスSOAPクライアント - **認証**: セキュア/非セキュア接続サポート付きSOAP UsernameTokenによるユーザー名/パスワード - **API対応範囲**: Coverity Connect Webサービス（v5.0-6.5.1）の包括的対応 - **主要機能**: データオブジェクト用ファクトリパターン、URL生成、Base64復号化、日時処理 **モダンな代替案: `synopsys-sig/coverity-common-api`** - **デュアルプロトコル対応**: SOAPとREST APIの両方の実装 - **生成クラス**: 構造化API対話用のリクエスト/レスポンスクラス - **エンタープライズ対応**: 本番環境用の包括的API対応 ## MCPサーバーアーキテクチャ分析 ### 中核MCPフレームワークコンポーネント **トランスポート層オプション**: - **STDIO**: ローカル開発とテスト用 - **HTTP+SSE**: リモートデプロイメントと本番使用用 - **WebSocket**: リアルタイム通信ニーズ用 **プロトコル基盤**: - **JSON-RPC 2.0**: ベースメッセージングプロトコル - **OAuth 2.1**: PKCEサポート付きモダン認証 - **構造化スキーマ**: パラメータ用JSON Schema検証 ### FastMCPフレームワークの利点 - **デコレータベースAPI**: `@mcp.tool()`、`@mcp.resource()`、`@mcp.prompt()` - **自動スキーマ生成**: Pythonタイプヒントから - **組み込みエラーハンドリング**: 構造化エラーレスポンス - **環境設定**: 広範囲な設定管理 ## 具体的なMCP拡張推奨事項 ### 推奨アーキテクチャパターン ```python from fastmcp import FastMCP import requests from typing import Optional, Dict, List # MCPサーバーの初期化 mcp = FastMCP( name="CoverityConnectServer", dependencies=["requests", "pydantic>=2.0.0"], include_tags={"projects", "defects", "scans", "admin"}, exclude_tags={"internal", "deprecated"} ) class CoverityClient: """分析されたパターンに基づくCoverity Connect APIクライアント""" def __init__(self, host: str, port: int, username: str, password: str, secure: bool = True): self.base_url = f"{'https' if secure else 'http'}://{host}:{port}" self.auth = (username, password) self.session = requests.Session() def connect(self): """Coverity Connectへの接続確立""" # 認証とセッション設定 pass def query_defects(self, project_id: str, filters: Optional[Dict] = None) -> List[Dict]: """オプションフィルタ付きの不具合クエリ""" # 分析されたパターンに基づく実装 pass ``` ### 中核MCPツール実装 **1. プロジェクト管理ツール** ```python @mcp.tool(tags={"projects", "read"}) def get_coverity_projects() -> Dict: """全Coverityプロジェクトを取得""" client = CoverityClient.from_env() projects = client.get_projects() return { "content": [{ "type": "text", "text": f"{len(projects)}個のプロジェクトが見つかりました: {[p['name'] for p in projects]}" }] } @mcp.tool(tags={"projects", "write"}) def create_coverity_project( name: str, description: str = None, template_id: Optional[int] = None ) -> Dict: """新しいCoverityプロジェクトを作成""" client = CoverityClient.from_env() result = client.create_project(name, description, template_id) return { "content": [{ "type": "text", "text": f"プロジェクト'{name}'をID: {result['project_id']}で作成しました" }] } ``` **2. 不具合分析ツール** ```python @mcp.tool(tags={"defects", "read"}) def get_project_defects( project_id: str, status: str = "open", severity: Optional[str] = None, limit: int = 100 ) -> Dict: """フィルタリング付きで特定プロジェクトの不具合を取得""" client = CoverityClient.from_env() filters = {"status": status} if severity: filters["severity"] = severity defects = client.query_defects(project_id, filters)[:limit] return { "content": [{ "type": "text", "text": f"プロジェクト{project_id}で{len(defects)}個の{status}不具合が見つかりました" }, { "type": "text", "text": "\n".join([f"- CID {d['cid']}: {d['checker']} in {d['file']}" for d in defects]) }] } @mcp.tool(tags={"defects", "read"}) def get_defect_details(project_id: str, cid: int) -> Dict: """特定の不具合の詳細情報を取得""" client = CoverityClient.from_env() defect = client.get_defect_details(project_id, cid) return { "content": [{ "type": "text", "text": f""" 不具合CID {cid}の詳細: - チェッカー: {defect['checker']} - カテゴリ: {defect['category']} - 影響度: {defect['impact']} - ファイル: {defect['file']}:{defect['line']} - ステータス: {defect['status']} - 分類: {defect['classification']} """ }] } ``` **3. スキャン管理ツール** ```python @mcp.tool(tags={"scans", "read"}) def get_scan_history(stream_id: str, limit: int = 10) -> Dict: """ストリームのスキャン履歴を取得""" client = CoverityClient.from_env() scans = client.get_scan_history(stream_id, limit) return { "content": [{ "type": "text", "text": f"ストリーム{stream_id}の最新{len(scans)}回のスキャン:\n" + "\n".join([f"- {s['date']}: {s['status']} ({s['defect_count']}個の不具合)" for s in scans]) }] } @mcp.tool(tags={"scans", "write"}) def trigger_scan(stream_id: str, build_id: Optional[str] = None) -> Dict: """ストリームの新しいスキャンをトリガー""" client = CoverityClient.from_env() result = client.trigger_scan(stream_id, build_id) return { "content": [{ "type": "text", "text": f"ストリーム{stream_id}のスキャンをトリガーしました。スキャンID: {result['scan_id']}" }] } ``` ### 設定管理 **環境設定**: ```python # 環境変数設定 COVERITY_URL = os.getenv("COVERITY_URL") COVERITY_USERNAME = os.getenv("COVERITY_USERNAME") COVERITY_PASSWORD = os.getenv("COVERITY_PASSWORD") COVERITY_TOOLSETS = os.getenv("COVERITY_TOOLSETS", "projects,defects,scans").split(",") class CoverityClient: @classmethod def from_env(cls): """環境変数からクライアントを作成""" return cls( host=COVERITY_URL.split("://")[1].split(":")[0], port=int(COVERITY_URL.split(":")[-1]), username=COVERITY_USERNAME, password=COVERITY_PASSWORD ) ``` **MCPサーバー設定**: ```json { "mcpServers": { "coverity": { "command": "uvx", "args": ["coverity-connect-mcp-server"], "env": { "COVERITY_URL": "${env:COVERITY_URL}", "COVERITY_USERNAME": "${env:COVERITY_USERNAME}", "COVERITY_PASSWORD": "${env:COVERITY_PASSWORD}", "COVERITY_TOOLSETS": "projects,defects,scans" } } } } ``` ### 認証実装 **分析されたパターンに基づく複数メソッド認証の実装**: ```python class CoverityAuthenticator: """複数の認証方法を処理""" def __init__(self, auth_method: str = "basic"): self.auth_method = auth_method def get_auth_headers(self) -> Dict[str, str]: """メソッドに基づく認証ヘッダーを取得""" if self.auth_method == "basic": credentials = base64.b64encode(f"{username}:{password}".encode()).decode() return {"Authorization": f"Basic {credentials}"} elif self.auth_method == "token": return {"Authorization": f"Bearer {api_token}"} elif self.auth_method == "oauth": return {"Authorization": f"Bearer {oauth_token}"} def refresh_token(self): """必要に応じて認証トークンを更新""" pass ``` ### エラーハンドリングとログ記録 **MCPパターンに基づく包括的なエラーハンドリング**: ```python import logging from fastmcp import FastMCP # ログ設定 logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) @mcp.tool(tags={"defects", "read"}) def get_defect_details(project_id: str, cid: int) -> Dict: """適切なエラーハンドリング付きで不具合詳細を取得""" try: client = CoverityClient.from_env() defect = client.get_defect_details(project_id, cid) return { "content": [{ "type": "text", "text": f"不具合{cid}の詳細を正常に取得しました" }] } except requests.exceptions.RequestException as e: logger.error(f"APIリクエストが失敗しました: {e}") return { "isError": True, "content": [{ "type": "text", "text": f"エラー: 不具合詳細の取得に失敗しました - {str(e)}" }] } except Exception as e: logger.error(f"予期しないエラー: {e}") return { "isError": True, "content": [{ "type": "text", "text": f"エラー: 予期しないエラーが発生しました - {str(e)}" }] } ``` ## 実装ロードマップ ### フェーズ1: 中核インフラストラクチャ 1. **FastMCPフレームワークの設定** - 適切な環境設定付き 2. **CoverityClientクラスの実装** - 分析されたパターンに基づく 3. **認証システムの作成** - 複数メソッドサポート 4. **基本エラーハンドリング** - ログ記録の確立 ### フェーズ2: 必須ツール 1. **プロジェクト管理ツール**: プロジェクトの一覧表示、作成、更新 2. **不具合クエリツール**: 不具合の検索、フィルタリング、取得 3. **基本スキャンツール**: スキャン履歴とステータスの取得 ### フェーズ3: 高度な機能 1. **スキャン管理**: スキャンのトリガー、進行状況の監視 2. **ユーザー管理**: 権限とアクセス制御の処理 3. **レポートツール**: 不具合レポートと分析の生成 4. **ストリーム管理**: ストリーム操作の処理 ### フェーズ4: 本番対応 1. **パフォーマンス最適化**: 接続プール、キャッシュ 2. **セキュリティ強化**: 安全な認証情報管理 3. **監視とアラート**: ヘルスチェックと通知 4. **ドキュメント**: 包括的APIドキュメント ## 主要な技術的利点 **Coverity Connect APIをMCPツールに変換することで提供される利点**: - **標準化されたインターフェース**: 全Coverity操作における一貫したツール署名 - **型安全性**: JSON Schemaによる自動検証 - **エラーハンドリング**: 構造化されたエラーレスポンスとログ記録 - **認証**: 統一された認証情報管理 - **スケーラビリティ**: ローカルとリモート両方のデプロイメントサポート - **統合**: シームレスなAIアシスタント統合 この実装アプローチは、既存のCoverity Connect実装のベストプラクティスを活用しながら、AIアシスタント統合のための最新のMCPサーバー機能を提供します。 ## 次のステップ あなたの具体的な実装をより良く支援するために、以下の情報をお教えいただけませんか？ 1. **既存実装の主要機能**: `cov_auto`と`cov_snap`で何を自動化していますか？ 2. **使用APIエンドポイント**: どのCoverity Connect APIを使用していますか？ 3. **認証方式**: Basic認証、APIキー、OAuth等のどれを使用していますか？ 4. **データ処理**: どのような分析やレポートを生成していますか？ これらの情報があれば、あなたの既存実装に特化したMCPサーバー拡張をより具体的に提案できます。