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py-poetry

py-poetry

ローカル
github.com/Tyler-R-KendrickAI・エージェント092 週間前に更新

py-poetry について

VS Code と Poetry を設定した Python プロジェクトテンプレートです。Agent の実行方法と CodeQL による Python コード分析の手順も示し、Python 開発環境の構築に使えます。

主な機能

  1. 01VS Code と Poetry の設定
  2. 02Python エージェントの実行手順
  3. 03Docker ベースの CodeQL 分析ガイド

活用シーン

  1. 01VS Code と Poetry で Python プロジェクトを開始
  2. 02Python ソースコードへの CodeQL クエリ実行

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。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

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

py-poetry

Poetry を使用する Python が VS Code 向けに設定されたテンプレートです。

エージェントの実行

エージェントを実行するには、次のコマンドを使用します。

python src/agent.py <path_to_local_git_repo>

<path_to_local_git_repo> をローカルの Git リポジトリへのパスに置き換えてください。

生成された Docker コンテナでの CodeQL の使用

生成された Docker コンテナで CodeQL クエリを使用するには、次の手順に従ってください。

  1. codeql-config.yml ファイルが Docker コンテナのルートディレクトリに生成されていることを確認します。
  2. 提供された Dockerfile と docker-compose.yml ファイルを使用して、Docker コンテナをビルドします。
  3. Docker コンテナを実行します。
  4. CodeQL CLI を使用して、コンテナ内の Python ファイルに対してクエリを実行します。

たとえば、CodeQL クエリを実行するには、次のコマンドを使用します。

codeql database create my-database --language=python --source-root=/workspace
codeql database analyze my-database python-security-extended.qls --format=sarif-latest --output=results.sarif

my-database を、CodeQL データベースに付ける名前に置き換えてください。

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