Codescene について
CodeScene MCP Server はローカルで動作し、CodeScene の Code Health 分析を AI アシスタント向けのツールとして提供します。AI 支援によるコーディング中のコード品質と技術的負債を管理したい開発者やチームを対象とし、再利用可能な公開エージェントスキルも含まれます。
主な機能
- 01ローカルで実行される Code Health 分析ツール
- 02複雑度や深いネストなど保守性の問題の検出
- 03変更前後の Code Health スコアの比較
- 04公開エージェントスキルとガイダンスファイル
- 05CodeScene Cloud とオンプレミス環境への対応
活用シーン
- 01AI が生成したコードによる技術的負債の確認
- 02設計上の問題ごとに行うレガシーコードの段階的リファクタリング
- 03リファクタリング後の Code Health スコア改善の検証
MCP 対応
MCP サーバーとして、Claude Code、Cursor、GitHub Copilot などの MCP クライアントに Code Health 分析ツールを公開します。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
CodeScene MCP サーバー
CodeScene MCP サーバーは、CodeScene のコードヘルス分析を、AI が利用しやすいローカルツールとして提供します。
このサーバーはローカル環境での実行を想定しており、AI アシスタント(GitHub Copilot、Cursor、Claude code など)が、コードベースから有益なコードヘルスに関する分析結果を直接取得できます。 コードヘルスに関する分析結果は、コード品質の問題、保守性の問題、技術的負債全般に関する豊富な情報を AI プロンプトに加えます。
このリポジトリには、CodeScene MCP のワークフローを独自のエージェントパイプラインで再利用したいチーム向けに、ダウンロード可能な公開エージェントスキル一式も含まれています(skills/)。
CodeScene MCP の始め方
AI にセットアップを任せますか?skills/installing-and-activating-codescene-mcp/SKILL.mdから始めてください。
- MCP サーバーの認証を設定します。詳しくは認証をご覧ください。
- 以下のインストール方法のいずれかを使って、MCP サーバーをインストールします。
- MCP サーバーを AI アシスタントに追加します。お使いの環境に応じた詳しい手順は、インストールガイドをご覧ください。
- ライセンスに合ったエージェント向けガイダンスをリポジトリにコピーします。CodeScene Core ユーザーはAGENTS-full.md、スタンドアロンライセンスのユーザーはAGENTS-standalone.md、Amazon Q ユーザーは.amazonq/rulesを使用してください。また、ワークフロープロンプトを再利用するため、関連する公開スキルもコピーしてください。
- 利用可能なツールを確認して、MCP サーバーでできることと、お使いのライセンスで利用できるツールをご覧ください。
インストール
お使いのプラットフォームに最適なインストール方法を選択してください。
NPM / npx(macOS、Linux、Windows)
npx を使って MCP サーバーを直接実行します(インストール不要です)。
npx @codescene/codehealth-mcp
または、グローバルにインストールします。
npm install -g @codescene/codehealth-mcp
初回起動時に、お使いのシステムに適したプラットフォーム固有のバイナリが自動的にダウンロードされ、次回以降のためにキャッシュされます。Node.js 18 以降が必要です。
Claude Code
CodeScene マーケットプレイスを追加して、プラグインをインストールします。
/plugin marketplace add codescene-oss/codescene-mcp-server
/plugin install codescene@codescene
これにより、MCP サーバーと Code Health スキルがインストールされます。Node.js 18 以降が必要です。
Claude Desktop
最新のリリースページから MCP バンドルをダウンロードします。
codehealth-mcp-{version}.mcpb
次に、.mcpb ファイルを Claude Desktop で開いて、MCP サーバーをインストールします。
Homebrew(macOS / Linux)
brew tap codescene-oss/codescene-mcp-server https://github.com/codescene-oss/codescene-mcp-server
brew trust codescene-oss/codescene-mcp-server
brew install cs-mcp
Windows
VS Code / GitHub Copilot をお使いの場合、CodeScene MCP 拡張機能にサーバーが同梱されており、別途 PowerShell でインストールしなくても自動的に設定されます。
PowerShell で次を実行します。
irm https://raw.githubusercontent.com/codescene-oss/codescene-mcp-server/main/install.ps1 | iex
インストール後、AI アシスタントまたは IDE(すべての VS Code ウィンドウを含む)を完全に終了してから再度開き、更新された PATH が反映されるようにしてください。その後、以下のガイドに従って MCP サーバーを設定します。MCP サーバーや統合ターミナルだけを再起動しても、VS Code の PATH は更新されません。このガイドには、実行可能ファイルのパスを直接指定し、PATH の要件を回避する VS Code の設定方法も記載されています。
手動ダウンロード
GitHub Releases ページから、お使いのプラットフォーム用の最新バイナリをダウンロードします。
- macOS:
cs-mcp-macos-aarch64.zip(Apple Silicon)またはcs-mcp-macos-amd64(Intel) - Linux:
cs-mcp-linux-aarch64.zipまたはcs-mcp-linux-amd64 - Windows:
cs-mcp-windows-amd64.exe
ダウンロード後、実行可能にして、必要に応じて PATH に追加します。
chmod +x cs-mcp-*
mv cs-mcp-* /usr/local/bin/cs-mcp
ソースから静的実行ファイルをビルドすることもできます。
Docker
警告
Docker ディストリビューションは廃止される予定です。2026 年 10 月 1 日から 12 月 31 日までは、バグ修正の場合に限り Docker イメージをリリースします。2026 年 12 月 31 日以降、Docker イメージはリリースされません。NPM / npx、Homebrew、Windows インストーラー、または上記の別のインストール方法に移行してください。
docker pull codescene/codescene-mcp
ユースケース
ヒント
CodeScene MCP のデモ動画をご覧ください。
メモ
CodeScene MCP には、サンプルプロンプト、主なユースケースを記録するエージェント向けガイダンスファイル、ダウンロード可能な公開スキルが付属しています。ご利用のライセンスに合ったエージェント向けガイダンス(CodeScene Core ユーザー向けのAGENTS-full.mdまたはスタンドアロンユーザー向けのAGENTS-standalone.md)と、関連するスキルを、お使いのリポジトリにコピーしてください。
CodeScene MCP Server を導入すると、AI ツールで次のことができます。
AI 生成コードの品質を守る
複雑さ、深いネスト、低い凝集度など、保守性の問題を指摘し、AI による技術的負債の持ち込みを防ぎます。
不健全なコードを改善し、AI 対応にする
コードがモジュール化され、理解しやすいほど、AI によるリファクタリングの品質は向上します。MCP サーバーは、改善に向けた具体的なガイダンスをアシスタントに提供します。
- Code Health に絞ったレビューを実行する
- 対処すべき具体的な設計上の問題を特定する
- 小さく測定可能な手順でリファクタリングする
- Code Health スコアを更新して進捗を確認する
このワークフローは MCP だけで利用でき、レガシーコードを安全に改善するには十分な場合がよくあります。
対象を絞ったリファクタリングを行う
AI ツールはコードをリファクタリングできますが、何を修正すべきか、改善をどう測定すべきかは判断できません。
Code Health ツールは、設計上の問題について AI アシスタントに正確な情報を提供するとともに、結果を客観的に評価する方法を示すことで、この課題を解決します。Code Health は改善しましたか?
実行前に既存コードを理解する
Code Health レビューを活用し、構文だけでなく、実際の認知上および設計上の課題に基づいた AI による要約、診断、コード変換を行います。
MCP による保護の効果を確認する
AI アシスタントに MCP の使用状況の概要を表示するよう依頼すると、Code Health の改善、劣化の防止、直近 250 件の MCP イベントの範囲と品質を確認できます。対応クライアントではインタラクティブなダッシュボードが表示され、それ以外のクライアントでは Markdown の要約が表示されます。この API 接続機能を利用するには CodeScene Core アカウントが必要で、スタンドアロンライセンスでは利用できません。詳細はshow_mcp_usage_overviewをご覧ください。
よくある質問
MCP を使用するには CodeScene アカウントが必要ですか?
ホットスポット、技術的負債の目標、コードの所有権など、すべての機能を利用するには、CodeScene のサブスクリプションが必要です。AI アシスタントに CodeScene へのログインを依頼して認証するか、ログインツールを使用してください。または、CodeScene インスタンスで CS_ACCESS_TOKEN を作成すると、MCP が有効になります。
MCP は CodeScene Cloud と CodeScene on-prem の両方に対応しています。
CodeScene のサブスクリプションなしでローカルの Code Health 分析を行うには、スタンドアロンのCodeScene Code Health MCPを使用できます。
MCP サーバーはコードのプライバシーと安全性をどのように守りますか?
CodeScene MCP サーバーは完全にローカルで動作します。Code Health のスコアリング、差分レビュー、ビジネスケースの計算など、すべての分析はお使いのマシン上で、ローカルリポジトリを対象に実行されます。 ソースコードや分析データがクラウドプロバイダー、LLM ベンダー、その他の外部サービスに送信されることはありません。
ホットスポットや技術的負債の目標などの分析結果は、安全なトークンを使用して、お使いの CodeScene アカウントから REST 経由で取得されます。
詳細については、CodeScene のプライバシーとセキュリティに関するドキュメントをご覧ください。
CodeScene MCP のバックボーンとして、任意の LLM を使用できますか?
CodeScene MCP は AI アシスタントがサポートする任意のモデルで動作しますが、アシスタントにモデルセレクターがある場合(GitHub Copilot などのツールの場合)は、最先端のモデルを選択することを強くおすすめします。
Claude Sonnet などの最先端モデルは、古い GPT-4.1 などのモデルよりもルールの遵守とリファクタリングの品質に優れています。古いモデルは MCP の制約への対応に苦労することがよくあります。 一貫して高品質な使用体験を得るには、利用可能な最新のモデルを選択してください。
複数のリポジトリがあります。MCP はどのように設定すればよいですか?
Docker のマウントパスを指定する必要があるため、プロジェクトごとに MCP 設定を用意する(たとえば VS Code では、プロジェクトごとに .vscode/mcp.json ファイルを用意する)か、すべてのプロジェクトを含むルートディレクトリをマウントして、その設定を 1 つだけ使用できます。
IntelliJ から MCP サーバーに誤ったパスが渡されるのはなぜですか?
テストでは、IntelliJ の AI アシスタントが CodeScene MCP サーバーに誤ったパスを渡すことがあると確認されています。 確認できた限りでは、これは MCP サーバー自体ではなく、IntelliJ の AI アシスタントに関係しているようです。AI アシスタントがパスの一部を誤って生成することがあるようです。現在もこの問題を調査しており、詳細が分かり次第、このセクションを更新します。
カスタム SSL 証明書を設定するにはどうすればよいですか?
組織で内部 CA(認証局)を使用している場合は、REQUESTS_CA_BUNDLE 環境変数に CA 証明書ファイル(PEM 形式)のパスを設定してください。MCP サーバーが SSL を自動的に設定するため、一度設定するだけで済みます。
代替として、SSL_CERT_FILE と CURL_CA_BUNDLE も使用できます。
詳しい設定例(Docker での証明書のマウントを含む)については、Configuration Options — SSL/TLSをご覧ください。
バージョン更新チェックを無効にするにはどうすればよいですか?
MCP サーバーは定期的に GitHub で新しいリリースを確認し、お使いのバージョンが古い場合は「VERSION UPDATE AVAILABLE」バナーを表示します。このチェックはバックグラウンドで実行され、ツールの応答を妨げることはありませんが、ネットワークが制限された環境では完全に無効にしたい場合があります。
CS_DISABLE_VERSION_CHECK 環境変数に空でない値(例:1)を設定してください。設定方法については、Configuration Options — Version Checkをご覧ください。
MCP サーバーは Rust で書かれています。ソースからビルドするには、次のコマンドを実行します。
cargo build --release
バイナリは target/release/cs-mcp に生成されます。
詳しくは、以下をご覧ください。
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。