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Codescene

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ローカル
github.com/codescene-oss開発ツール73今日更新

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

  1. 01ローカルで実行される Code Health 分析ツール
  2. 02複雑度や深いネストなど保守性の問題の検出
  3. 03変更前後の Code Health スコアの比較
  4. 04公開エージェントスキルとガイダンスファイル
  5. 05CodeScene Cloud とオンプレミス環境への対応

活用シーン

  1. 01AI が生成したコードによる技術的負債の確認
  2. 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
  3. 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。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"codescene": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@codescene/codehealth-mcp"
]
}
}
}
起動コマンドnpx -y @codescene/codehealth-mcp

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
npm@codescene/codehealth-mcp0.3.1

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

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 Hotspot コードヘルス CodeScene 平均コードヘルス CodeScene システム習熟度

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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。

📖 インストールと連携の完全ガイド

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。

VS Code

CodeScene MCP は VS Code 拡張機能として利用できます。

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

📖 インストールと連携の完全ガイド

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。

📖 インストールと連携の完全ガイド

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

📖 インストールと連携の完全ガイド | Docker イメージをローカルでビルドする


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。

## ソースからのビルド

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

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

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。