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ProdE MCP サーバー

ProdE |ドキュメント | 最初の1か月間、ProdE のすべての機能を無料でご利用いただけます

「ProdE は、Cursor、Copilot、Windsurf などの AI コーディングエージェントが、複数のリポジトリやマイクロサービスのコードベースを理解できるようにするコンテキストレイヤーです。これにより、幻覚をなくし、エラーを減らします。」

ProdE MCP サーバーとは？

ProdE MCP サーバーは、リポジトリを深く理解することで、コードベースと AI コーディングアシスタントの間のギャップを埋めます。汎用的なコードの提案に頼る代わりに、複数のコードベースにわたる特定のプロジェクト構成、パターン、履歴を理解した AI の回答を得られます。

主な機能

• リポジトリ横断の分析情報：複数のコードベースを同時に検索できます
• AI の精度向上：AI がプロジェクトの構成やパターンを理解します
• コンテキストに基づくコード理解：汎用的な例ではなく、実際のコードベースに基づいた AI アシスタンスを提供します
• セキュアな連携：トークンベースの認証と暗号化通信を使用します
• 幅広いツールとの互換性：人気のコーディングアシスタントやエディターを 8 種類以上サポートします

ユースケース

1. 複数リポジトリのオンボーディングとシステム理解

例：新しい開発者がチームに加わり、フロントエンド、バックエンド、モバイルの各リポジトリにまたがる 15 以上のマイクロサービスで、ユーザー認証がどのように処理されるのかを理解する必要があります。

ProdE が行うこと：ナレッジレイヤー内のすべてのリポジトリにおける認証パターンを同時に分析し、サービス横断の認証フローを包括的に説明します。

2. リポジトリ横断の API 連携の発見

例：異なるチームのリポジトリに点在する内部 API と連携する機能を開発していますが、ドキュメントが古いか、存在しません。

ProdE が行うこと：接続されたすべてのリポジトリを検索し、最新の API 定義、実際の使用例、複数のサービスにおける連携パターンを 1 回のクエリで見つけます。

3. リファクタリングのための複数リポジトリにまたがる影響分析

例：20 以上のリポジトリで使用されている共通ユーティリティライブラリをリファクタリングする必要がありますが、すべての使用パターンと、互換性を損なう可能性のある変更を把握したいと考えています。

ProdE が行うこと：すべてのリポジトリにわたる使用パターンを同時に分析し、変更の影響を受ける可能性があるすべての実装、依存関係、類似コードを特定します。

4. 分散システムのバグ調査

例：本番環境での問題が、複数のサービス（payment-service、user-service、notification-service、audit-service）を通るデータフローに関係しており、リクエストのライフサイクル全体を追跡する必要があります。

ProdE が行うこと：関連するすべてのリポジトリ間のつながりを見つけ、分散システム全体にわたるデータフロー、エラー処理、ログ記録のパターンをマッピングします。

5. プロジェクト横断のアーキテクチャパターン分析

例：新しいサービスにキャッシュを実装するにあたり、チームがさまざまなプロジェクトで成功させてきたキャッシュ戦略、設定、パターンを確認したいと考えています。

ProdE が行うこと：ナレッジレイヤー内のすべてのリポジトリにおけるキャッシュの実装を分析し、コードベースのエコシステム全体から、実績のあるパターン、設定例、アーキテクチャ上の判断を提示します。

利用可能なツール

ProdE MCP サーバーは、以下のツールを提供します。

• get_all_repositories - ナレッジレイヤー内のすべてのリポジトリに関する情報を取得します
• ask_specific_codebase - 特定のリポジトリ／コードベースについて質問します
• ask_all_codebases - すべてのリポジトリについて質問します

対応コーディングアシスタント

ツール	プロトコル	設定ファイル	ステータス
Cursor	streamable-http, deeplink	~/.cursor/mcp.json	✅ 対応済み
Cline	streamable-http	cline_mcp_settings.json	✅ 対応済み
VS Code (GitHub Copilot)	streamable-http	.vscode/mcp.json	✅ 対応済み
Windsurf	SSE	~/.codeium/windsurf/mcp_config.json	✅ 対応済み
Augment Code	command-based	settings.json	✅ 対応済み
RooCode	streamable-http	mcp_settings.json	✅ 対応済み
Gemini CLI	HTTP URL	~/.gemini/settings.json	✅ 対応済み
OpenHands	stdio	MCP 設定 UI	✅ 対応済み（ローカルのみ）

クイックスタート

1. Git プロバイダーに接続する

1. ProdE アカウントに登録します
2. Git プロバイダーを接続します：
   • GitHub ✅ 対応済み
   • Bitbucket ✅ 対応済み
   • GitLab 🚧 近日対応予定
3. ProdE にリポジトリへの読み取り専用アクセスを許可します

2. リポジトリをナレッジレイヤーに追加する

1. 利用可能なリポジトリを確認します
2. ナレッジレイヤーに追加するリポジトリを選択します
3. ProdE が選択したコードベースを分析・インデックス化し、コンテキストを理解できるようにします

3. MCP 認証トークンを取得する

1. ダッシュボードの MCP Settings に移動します
2. 認証トークンをコピーします
3. このトークンを使用して、コーディングアシスタントを ProdE MCP サーバーに接続します

4. インテグレーションを選択する

上記の対応ツールからお好みのコーディングアシスタントを選択し、該当するセットアップ手順に従ってください。

設定例

Cursor（推奨 — ワンクリックセットアップ）

オプション A：ディープリンク（自動） ProdE ダッシュボードの「Connect with Cursor」ボタンをクリックするだけで、自動的にセットアップできます。

オプション B：手動設定

{
  "mcpServers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
      "note": "The mcp server provides codebase understanding by prode.",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      }
    }
  }
}

GitHub Copilot を使用した VS Code

プロジェクトのルートに .vscode/mcp.json を作成します：

{
  "servers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      }
    }
  }
}

Cline

cline_mcp_settings.json を作成します：

{
  "mcpServers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "name": "Prode Codebase Understanding",
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
      "note": "The mcp server provides codebase understanding by prode.",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      },
      "alwaysAllow": ["get_all_repositories", "ask_specific_codebase", "ask_all_codebases"],
      "disabled": false
    }
  }
}

Windsurf

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json を作成します：

{
  "mcpServers": {
    "prode-codebase-understanding": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
        "--header",
        "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      ]
    }
  }
}

OpenHands（ローカルのみ）

OpenHands の設定で MCP 設定に追加します：

{
  "sse_servers": [],
  "stdio_servers": [
    {
      "name": "prode-codebase-understanding",
      "command": "npx",
      "args": [
        "mcp-remote",
        "https://api.prode.ai/code-parsing/v1/mcp/",
        "--header",
        "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN_HERE"
      ],
      "env": {}
    }
  ],
  "shttp_servers": []
}

前提条件

すべてのインテグレーション

• ナレッジレイヤーにリポジトリが登録された有効な ProdE アカウント
• ProdE ダッシュボードで取得した有効な認証トークン

サポート

• ドキュメント：https://docs.prode.ai
• コミュニティ：サポートや最新情報については、Discord コミュニティにご参加ください

ライセンス

このプロジェクトは ProdE が定める条件に基づいてライセンスされています。ライセンスをご確認ください

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コーディング体験を向上させる準備はできましたか？ ProdE に登録して、最初のリポジトリをナレッジレイヤーに接続しましょう。

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