code-smell-detection-mcp
Server Configuration
Describes the environment variables required to run the server.
| Name | Required | Description | Default |
|---|---|---|---|
| REQUEST_TIMEOUT_MS | Yes | Timeout in milliseconds for requests | |
| ANALYSIS_API_BASE_URL | Yes | Base URL for the analysis API (e.g., http://localhost:13000/api) | |
| DEFAULT_TEAM_PROJECT_ID | Yes | Default team project ID |
Instructions
Guidance the server publishes about itself, which clients place ahead of the tool catalog so the model reads it before choosing anything.
This server publishes no instructions, or was last inspected before Glama recorded them.
Capabilities
Features and capabilities supported by this server
Protocol revision2025-11-25
| Capability | Details |
|---|---|
| tools | {
"listChanged": true
} |
Tools
Functions exposed to the LLM to take actions
| Name | Description |
|---|---|
| get_code_analysis_resultsA | CodeVi backend에 저장된 code-analysis 결과 목록을 최신순으로 조회한다. |
| get_latest_pyexamine_resultA | pyExamineResult가 있는 가장 최근 code-analysis 결과를 조회한다. |
| get_pyexamine_result_by_commitB | commit hash 기준으로 code-analysis(PyExamine) 결과를 조회한다. |
| get_high_severity_smellsA | high severity smell 목록을 조회한다. commitHash가 없으면 최신 결과를 사용한다. |
| get_smells_by_fileA | 파일 경로 기준으로 smell 목록을 조회한다. commitHash가 없으면 최신 결과를 사용한다. |
| run_metric_analysisB | CodeVi backend에 metric analysis 실행을 요청하고 결과를 저장한다. |
| list_metric_analysesB | CodeVi backend에 저장된 metric analysis 이력 목록을 조회한다. |
| get_metric_analysisA | 저장된 metric analysis 단건을 조회한다. |
| analyze_python_smellsC | Python 프로젝트를 advanced_pyexamine으로 분석해 smell 결과를 JSON으로 반환한다. cli 모드는 로컬 python + advanced_pyexamine 설치가 필요한 개발용 도구다. |
| save_smell_analysisA | CodeVi backend에 smell analysis 실행을 요청하고 결과를 저장한다. backend가 advanced-pyexamine-service /analyze 를 호출해 findings 를 저장한다. projectPath는 서버측 analyzer 컨테이너 내부 경로여야 한다. |
| list_smell_analysesC | CodeVi backend에 저장된 smell analysis 목록을 조회한다. |
| get_smell_analysisB | 저장된 smell analysis 단건 상세 정보를 조회한다. findings 배열 포함. |
| list_smell_findingsA | 특정 job의 finding 목록을 severity, name, filePath 등으로 필터링하여 조회한다. dashboard 상세 테이블 표시에 사용한다. |
Prompts
Interactive templates invoked by user choice
| Name | Description |
|---|---|
No prompts | |
Resources
Contextual data attached and managed by the client
| Name | Description |
|---|---|
No resources | |
Latest Blog Posts
- Who's Calling? MCP Hosts Are an Identity Blind Spot (And the Spec Knows It)By Om-Shree-0709 on .mcpAgent IdentityOAuth 2.1
- Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an InternBy Om-Shree-0709 on .Agent IdentityMCP SecurityOAuth Delegation
- Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)By Om-Shree-0709 on .Agentic AiPrompt InjectionWebAssembly
MCP directory API
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Jeon-byeong-yoon/code-smell-detection-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server