code-smell-detection-mcp
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type
@followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@code-smell-detection-mcp scan repository owner/repo for code smells"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
code-smell-detection-mcp
IDE에서 Python 코드 스멜 정적 분석을 돌리기 위한 MCP stdio 서버.
공식 @modelcontextprotocol/sdk 기반이라 Claude Code / Cursor / Codex / Antigravity에
그대로 등록된다. (JSON-RPC 2.0, initialize / tools/list / tools/call)
IDE (MCP client) ──stdio──▶ code-smell-detection-mcp ──HTTP──▶ codevi-pyexamine
엔드유저 PC 엔드유저 PC (프록시) 서버 :3003이 레포가 하는 일은 프로토콜 변환뿐이다:
IDE가
analyze_python_smells(projectPath)를 호출한다로컬
.py소스를 모아 zip으로 묶는다analyzer service의
POST /analyze(multipart)로 올린다응답을 MCP 도구 결과 형태로 정규화해 돌려준다
엔드유저는 analyzer의 존재를 모른다. Python도, 분석기도 설치하지 않는다. 스멜 탐지 규칙과 분석 로직은 전부 pyexamine이 소유한다.
사용법
npm install
npm run build
npm start # 보통은 IDE가 대신 띄운다
npm run dev테스트:
npm run test:stdio # MCP 핸드셰이크 + tools/list + tools/call
npm run test:advanced-pyexamine # cli 모드 (mock 분석기)
npm run test:advanced-pyexamine:http # http 모드 — zip 업로드 + 응답 정규화
npm run test:advanced-pyexamine:errorsRelated MCP server: readyorai
IDE 등록
필요한 건 analyzer service 주소뿐이다.
Claude Code
claude mcp add code-smell \
--env ADVANCED_PYEXAMINE_MODE=http \
--env ADVANCED_PYEXAMINE_SERVICE_URL=http://127.0.0.1:3003 \
-- node /abs/path/code-smell-detection-mcp/dist/server.jsCursor — .cursor/mcp.json (프로젝트) 또는 ~/.cursor/mcp.json (전역)
{
"mcpServers": {
"code-smell": {
"command": "node",
"args": ["/abs/path/code-smell-detection-mcp/dist/server.js"],
"env": {
"ADVANCED_PYEXAMINE_MODE": "http",
"ADVANCED_PYEXAMINE_SERVICE_URL": "http://127.0.0.1:3003"
}
}
}
}Codex — ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.code-smell]
command = "node"
args = ["/abs/path/code-smell-detection-mcp/dist/server.js"]
[mcp_servers.code-smell.env]
ADVANCED_PYEXAMINE_MODE = "http"
ADVANCED_PYEXAMINE_SERVICE_URL = "http://127.0.0.1:3003"Antigravity
설정의 MCP Servers에서 stdio 서버 추가 — 위 Cursor와 동일한 command/args/env 스키마.
제공 도구 (1종)
analyze_python_smells
파라미터 | 필수 | 설명 |
| ✅ | 분석 대상 Python project path (엔드유저 로컬 경로) |
| comma-separated detector 이름 ( | |
|
| |
| group당 최대 반환 항목 수 |
summary는 항상 전체 탐지 결과 기준이며, limitPerGroup은 반환되는 smellGroups만
제한한다. only / summaryOnly / limitPerGroup은 analyzer service가 지원하지
않으므로 이 서버가 적용한다.
ADVANCED_PYEXAMINE_TOOL_ENABLED=false면 도구를 노출하지 않는다.
환경 변수
env | 설명 | 기본값 |
|
|
|
| analyzer service 주소 | — (http 모드 필수) |
| 업로드+분석 타임아웃 |
|
| 설정 시 | (미설정) |
| 업로드 상한 |
|
|
|
|
| cli 모드 실행 명령 |
|
소스 업로드 동작
analyzer service는 엔드유저의 파일시스템을 볼 수 없으므로 경로가 아니라 내용을 보낸다. 수집 규칙:
.py만 수집..git·__pycache__·venv·node_modules·dist등은 건너뛴다심링크는 따라가지 않는다 (순환·의도치 않은 외부 반출 방지)
상한을 넘으면 일부만 분석하지 않고 실패시킨다 — 조용히 잘라내면 사용자가 "스멜이 없다"로 오해한다
zip은 의존성 없이 직접 만든다 (
src/zip.ts, zlib DEFLATE)
⚠ 분석 대상 소스가 analyzer service로 전송된다. 사내 코드를 외부 서비스로 보내도 되는지 확인할 것. 코드를 반출하지 않으려면 cli 모드를 쓴다.
MCP 프로토콜 스모크 (수동)
npm run build
printf '%s\n' \
'{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize","params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{},"clientInfo":{"name":"smoke","version":"1"}}}' \
'{"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}' \
'{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/list"}' \
| node dist/server.js합격 기준: stdout에 JSON-RPC 외 텍스트 0줄, id:1 응답에 result.serverInfo,
id:2 응답에 analyze_python_smells 1종(inputSchema 보유).
GUI 검증은 MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/server.js보안
cli 인자 가드: cli 모드는
-로 시작하는projectPath를 거부한다(플래그 주입 방지,shell: false라 셸 주입은 원천 불가).업로드 상한: 파일 수·총 바이트 상한을 넘으면 요청 자체를 거부한다.
프롬프트 주입 주의: 도구 결과에 실리는 파일 경로·식별자 등은 분석 대상 코드에서 유래한다. 신뢰할 수 없는 코드를 분석하지 말고, IDE 에이전트의 자동 승인(YOLO) 모드 운용을 피할 것.
향후 작업
analyzer service 공개 주소 확정 — 현재
codevi-pyexamine:3003은 도커 내부 DNS와 localhost로만 닿는다. 엔드유저 기계에서 닿는 주소가 필요하다.analyzer service 인증 — 현재
/analyze는 인증이 없다. 공개하면 사용자별 키와 레이트리밋이 필요하다.npm 배포 —
npx로 뜨게 해야 절대경로 없이 등록 config를 공유할 수 있다.Python 외 언어 지원 (현재 분석기는 Python 전용).
Available Tools
13 toolsanalyze_python_smellsC
Python 프로젝트를 advanced_pyexamine으로 분석해 smell 결과를 JSON으로 반환한다. cli 모드는 로컬 python + advanced_pyexamine 설치가 필요한 개발용 도구다.
Inputs: projectPath (required), only, summaryOnly, limitPerGroup.
get_code_analysis_resultsA
CodeVi backend에 저장된 code-analysis 결과 목록을 최신순으로 조회한다.
Inputs: limit, jobName, commitHash, teamProjectId.
get_high_severity_smellsA
high severity smell 목록을 조회한다. commitHash가 없으면 최신 결과를 사용한다.
Inputs: limit, jobName, commitHash, teamProjectId.
get_latest_pyexamine_resultA
pyExamineResult가 있는 가장 최근 code-analysis 결과를 조회한다.
Inputs: jobName, commitHash, teamProjectId.
get_metric_analysisA
저장된 metric analysis 단건을 조회한다.
Inputs: jobId (required).
get_pyexamine_result_by_commitB
commit hash 기준으로 code-analysis(PyExamine) 결과를 조회한다.
Inputs: commitHash (required), teamProjectId.
get_smell_analysisB
저장된 smell analysis 단건 상세 정보를 조회한다. findings 배열 포함.
Inputs: jobId (required).
get_smells_by_fileA
파일 경로 기준으로 smell 목록을 조회한다. commitHash가 없으면 최신 결과를 사용한다.
Inputs: filePath (required), limit, jobName, commitHash, +1 more.
list_metric_analysesB
CodeVi backend에 저장된 metric analysis 이력 목록을 조회한다.
Inputs: status, analysisType, teamProjectId.
list_smell_analysesC
CodeVi backend에 저장된 smell analysis 목록을 조회한다.
Inputs: teamProjectId (required), limit, offset, status, +4 more.
list_smell_findingsA
특정 job의 finding 목록을 severity, name, filePath 등으로 필터링하여 조회한다. dashboard 상세 테이블 표시에 사용한다.
Inputs: jobId (required), name, limit, offset, +3 more.
run_metric_analysisB
CodeVi backend에 metric analysis 실행을 요청하고 결과를 저장한다.
Inputs: sourceType (required), analysisType (required), astData, filePath, +3 more.
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.
Inputs: analyzer (required), language (required), teamProjectId (required), options, +6 more.
Tool Schema Changelog
Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.
Loading tool schema changelog…
TDQS
Scored across 13 tools
Some tools have clear distinctions (e.g., list vs get, by commit vs by file), but there is notable overlap between get_code_analysis_results, get_latest_pyexamine_result, and get_pyexamine_result_by_commit, as well as between get_high_severity_smells and list_smell_findings. Descriptions help clarify, but an agent could easily confuse similar query tools.
Naming is inconsistent: list_metric_analyses vs get_code_analysis_results use different prefixes for list operations, and run_metric_analysis vs save_smell_analysis vs analyze_python_smells have varied verb conventions. A consistent verb_noun pattern is not maintained throughout.
13 tools is well-scoped for a code-smell detection server, covering analysis execution, result querying, and filtering without being overwhelming. Each tool serves a distinct analytical purpose, making the count appropriate.
The tool set covers analysis execution, result storage, retrieval, and filtering across metric, smell, and code analyses. Minor gaps exist, such as no direct 'run code-analysis' tool distinct from smell analysis, but core workflows are well supported.
Maintenance
Related MCP Connectors
Detects database migration table locks, terraform cost leaks, and OWASP API flaws.
AI-powered codebase analysis — call graphs, security, dead code, complexity. 150+ tools.
Screens public GitHub repos and PRs to generate risk maps, findings, and merge-readiness signals.
Scan, fix and justify your application code until it is approved to ship.
Related MCP Servers
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