Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
sapientpants

DeepSource MCP Server

by sapientpants
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
TypeScript
Remote

Сервер DeepSource MCP

КИ DeepSource DeepSource DeepSource npm-версия npm-загрузки Лицензия

Сервер Model Context Protocol (MCP), который интегрируется с DeepSource, чтобы предоставить помощникам на базе искусственного интеллекта доступ к показателям качества кода, проблемам и результатам анализа.

Обзор

DeepSource MCP Server позволяет помощникам ИИ взаимодействовать с возможностями анализа качества кода DeepSource через Model Context Protocol. Эта интеграция позволяет помощникам ИИ:

  • Извлечение метрик кода и результатов анализа

  • Проблемы с доступом и фильтрацией

  • Проверить статус качества

  • Анализ качества проекта с течением времени

Related MCP server: Codebase MCP

Функции

  • Интеграция с DeepSource API : подключение к DeepSource через GraphQL API

  • Поддержка протокола MCP : реализует протокол контекста модели для интеграции помощника на основе искусственного интеллекта.

  • Метрики и пороговые значения качества : получение и управление метриками качества кода с помощью пороговых значений.

  • Отчеты о соответствии требованиям безопасности : доступ к отчетам о соответствии OWASP Top 10, SANS Top 25 и MISRA-C

  • Уязвимости зависимостей : доступ к информации об уязвимостях безопасности зависимостей

  • TypeScript/Node.js : создан с использованием TypeScript для обеспечения безопасности типов и современных функций JavaScript.

  • Кроссплатформенность : работает на Linux, macOS и Windows

  • Надежная обработка ошибок : комплексная обработка ошибок, связанных с сетью, аутентификацией и анализом.

Использование с Claude Desktop

  1. Редактировать claude_desktop_config.json :

    • Открыть рабочий стол Клода

    • Перейдите в Settings -> Developer -> Edit Config

    • Добавьте одну из конфигураций ниже в раздел mcpServers

  2. Перезапустите Claude Desktop, чтобы изменения вступили в силу.

Примеры запросов

После подключения ваш помощник на базе искусственного интеллекта сможет использовать данные DeepSource с такими запросами:

What issues are in the JavaScript files of my project?

Для этого будет использоваться инструмент project_issues с фильтрами:

{
  "projectKey": "your-project-key",
  "path": "src/",
  "analyzerIn": ["javascript"],
  "first": 10
}

Для фильтрации результатов анализа:

Show me the most recent Python analysis runs

Для этого будет использоваться инструмент project_runs с фильтрами:

{
  "projectKey": "your-project-key",
  "analyzerIn": ["python"],
  "first": 5
}

Для показателей качества кода:

What's my code coverage percentage? Is it meeting our thresholds?

Для этого будет использоваться инструмент quality_metrics :

{
  "projectKey": "your-project-key",
  "shortcodeIn": ["LCV", "BCV", "CCV"]
}

Для отчетов о соответствии требованиям безопасности:

Are we compliant with OWASP Top 10 security standards?

Для этого будет использоваться инструмент compliance_report :

{
  "projectKey": "your-project-key",
  "reportType": "OWASP_TOP_10"
}

Для установки пороговых значений:

Update our line coverage threshold to 80%

Для этого будет использоваться инструмент update_metric_threshold :

{
  "projectKey": "your-project-key",
  "repositoryId": "repo-id",
  "metricShortcode": "LCV",
  "metricKey": "AGGREGATE",
  "thresholdValue": 80
}

Переменные среды

Сервер поддерживает следующие переменные среды:

  • DEEPSOURCE_API_KEY (обязательно): Ваш ключ API DeepSource для аутентификации

  • LOG_FILE (необязательно): Путь к файлу, в который должны записываться логи. Если не задано, логи записываться не будут

  • LOG_LEVEL (необязательно): Минимальный уровень журнала для записи (DEBUG, INFO, WARN, ERROR). По умолчанию DEBUG

Пример конфигурации с ведением журнала:

{
  "mcpServers": {
    "deepsource": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deepsource-mcp-server@1.1.0"
      ],
      "env": {
        "DEEPSOURCE_API_KEY": "your-deepsource-api-key",
        "LOG_FILE": "/tmp/deepsource-mcp.log",
        "LOG_LEVEL": "DEBUG"
      }
    }
  }
}

Докер

{
  "mcpServers": {
    "deepsource": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "DEEPSOURCE_API_KEY",
        "-e",
        "LOG_FILE=/tmp/deepsource-mcp.log",
        "-v",
        "/tmp:/tmp",
        "sapientpants/deepsource-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DEEPSOURCE_API_KEY": "your-deepsource-api-key",
        "LOG_FILE": "/tmp/deepsource-mcp.log"
      }
    }
  }
}

НПХ

{
  "mcpServers": {
    "deepsource": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "deepsource-mcp-server@1.1.0"
      ],
      "env": {
        "DEEPSOURCE_API_KEY": "your-deepsource-api-key"
      }
    }
  }
}

Доступные инструменты

Сервер DeepSource MCP предоставляет следующие инструменты:

  1. projects : список всех доступных проектов DeepSource

    • Параметры:

      • Нет обязательных параметров

  2. project_issues : Получить проблемы из проекта DeepSource с фильтрацией

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • Параметры пагинации:

        • offset (необязательно) — количество элементов, которые необходимо пропустить при разбивке на страницы.

        • first (необязательно) — количество возвращаемых элементов (по умолчанию 10)

        • after (необязательно) - Курсор для прямой пагинации

        • before (необязательно) - Курсор для обратной пагинации

        • last (необязательно) — количество возвращаемых элементов перед курсором «before» (по умолчанию: 10)

      • Параметры фильтрации:

        • path (необязательно) — фильтрация проблем по определенному пути к файлу

        • analyzerIn (необязательно) — фильтрация проблем по определенным анализаторам (например, ["python", "javascript"])

        • tags (необязательно) — фильтрация проблем по тегам

  3. project_runs : список запусков анализа для проекта DeepSource с фильтрацией

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • Параметры пагинации:

        • offset (необязательно) — количество элементов, которые необходимо пропустить при разбивке на страницы.

        • first (необязательно) — количество возвращаемых элементов (по умолчанию 10)

        • after (необязательно) - Курсор для прямой пагинации

        • before (необязательно) - Курсор для обратной пагинации

        • last (необязательно) — количество возвращаемых элементов перед курсором «before» (по умолчанию: 10)

      • Параметры фильтрации:

        • analyzerIn (необязательно) — фильтрация запусков определенных анализаторов (например, ["python", "javascript"])

  4. run : Получить определенный анализ, запущенный по его runUid или commitOid

    • Параметры:

      • runIdentifier (обязательно) — runUid (UUID) или commitOid (хэш коммита) для идентификации запуска

  5. recent_run_issues : получение проблем из последнего анализа, выполненного в определенной ветке, с поддержкой постраничного просмотра

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • branchName (обязательно) — имя ветки, из которой необходимо получить последний запуск.

      • Параметры пагинации:

        • first (необязательно) — количество возвращаемых вопросов (по умолчанию 10)

        • after (необязательно) - Курсор для прямой пагинации

        • last (необязательно) — количество возвращаемых проблем перед курсором (по умолчанию: 10)

        • before (необязательно) - Курсор для обратной пагинации

    • Возврат:

      • Информация о последнем прогоне на ветке

      • Текущие проблемы в проекте (примечание: проблемы касаются уровня репозитория, а не конкретного запуска)

      • Информация о пагинации, включая курсоры и статус страницы

      • Метаданные о запуске и ветвлении

  6. dependency_vulnerabilities : получение уязвимостей зависимостей из проекта DeepSource

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • Параметры пагинации:

        • offset (необязательно) — количество элементов, которые необходимо пропустить при разбивке на страницы.

        • first (необязательно) — количество возвращаемых элементов (по умолчанию 10)

        • after (необязательно) - Курсор для прямой пагинации

        • before (необязательно) - Курсор для обратной пагинации

        • last (необязательно) — количество возвращаемых элементов перед курсором «before» (по умолчанию: 10)

  7. quality_metrics : получение показателей качества из проекта DeepSource с помощью фильтрации

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • shortcodeIn (необязательно) — фильтрация показателей по определенным коротким кодам (например, ["LCV", "BCV"])

    • Возвращает такие показатели, как:

      • Линейное покрытие (LCV)

      • Покрытие филиалов (BCV)

      • Покрытие документации (DCV)

      • Процент дублирующегося кода (DDP)

      • Каждая метрика включает текущие значения, пороговые значения и статус «пройдено/не пройдено».

  8. update_metric_threshold : обновить пороговое значение для определенной метрики качества

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • repositoryId (обязательно) — идентификатор репозитория GraphQL

      • metricShortcode (обязательно) — короткий код метрики для обновления.

      • metricKey (обязательно) — ключ языка или контекста для метрики.

      • thresholdValue (необязательно) — новое пороговое значение или null для удаления порога.

    • Пример: Установить порог покрытия линии 80%: metricShortcode="LCV", metricKey="AGGREGATE", thresholdValue=80

  9. update_metric_setting : Обновить настройки для метрики качества

    • Параметры:

      • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

      • repositoryId (обязательно) — идентификатор репозитория GraphQL

      • metricShortcode (обязательно) — короткий код метрики для обновления.

      • isReported (обязательно) — следует ли сообщать метрику

      • isThresholdEnforced (обязательно) — следует ли принудительно применять пороговое значение (может не пройти проверку)

  10. compliance_report : получение отчетов о соответствии требованиям безопасности из проекта DeepSource

  • Параметры:

    • projectKey (обязательно) — уникальный идентификатор проекта DeepSource.

    • reportType (обязательно) — тип отчета о соответствии, который необходимо получить ( OWASP Top 10 , SANS Top 25 или MISRA-C )

  • Возвращает комплексные данные о соответствии требованиям безопасности, включая:

    • Статистика проблем безопасности по категориям и серьезности

    • Статус соответствия (пройдено/не пройдено)

    • Данные о тенденциях, показывающие изменения с течением времени

    • Анализ и рекомендации по улучшению состояния безопасности

Разработка

  1. Клонируйте репозиторий:

git clone https://github.com/sapientpants/deepsource-mcp-server.git
cd deepsource-mcp-server

  1. Установить зависимости:

pnpm install

  1. Создайте проект:

pnpm run build

  1. Настроить рабочий стол Клода

{
  "mcpServers": {
    "deepsource": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/deepsource-mcp-server/dist/index.js"
      ],
      "env": {
        "DEEPSOURCE_API_KEY": "your-deepsource-api-key"
      }
    }
  }
}

Предпосылки

  • Node.js 20 или выше

  • pnpm 10.7.0 или выше

  • Docker (для сборки контейнеров)

Скрипты

  • pnpm run build — сборка кода TypeScript

  • pnpm run start - Запустить сервер

  • pnpm run dev - Запустить сервер в режиме разработки

  • pnpm run test - Запустить тесты

  • pnpm run lint - Запустить ESLint

  • pnpm run format - Форматирование кода с помощью Prettier

Поиск неисправностей

Включить отладочное ведение журнала

Если у вас возникли проблемы, включите ведение журнала отладки, чтобы увидеть подробную информацию:

  1. Установите переменную среды LOG_FILE на путь к файлу, куда должны записываться журналы.

  2. Установите LOG_LEVEL на DEBUG (это значение по умолчанию)

  3. Проверьте файл журнала для получения подробной информации об ошибке.

Пример конфигурации:

{
  "mcpServers": {
    "deepsource": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "deepsource-mcp-server@1.1.0"],
      "env": {
        "DEEPSOURCE_API_KEY": "your-api-key",
        "LOG_FILE": "/tmp/deepsource-mcp.log",
        "LOG_LEVEL": "DEBUG"
      }
    }
  }
}

Затем проверьте файл журнала:

tail -f /tmp/deepsource-mcp.log

Общие проблемы

  1. Ошибка аутентификации : убедитесь, что ваш DEEPSOURCE_API_KEY правильный и имеет необходимые разрешения.

  2. Журналы не отображаются : убедитесь, что путь LOG_FILE доступен для записи и родительский каталог существует.

  3. Ошибки инструмента : проверьте файл журнала на наличие подробных сообщений об ошибках и трассировок стека.

Лицензия

Массачусетский технологический институт

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

How are these scores calculated?

Resources

Tools

View all tools

Appeared in Searches

Latest Blog Posts

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/sapientpants/deepsource-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server