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
- 01VS Code と Poetry の設定
- 02Python エージェントの実行手順
- 03Docker ベースの CodeQL 分析ガイド
活用シーン
- 01VS Code と Poetry で Python プロジェクトを開始
- 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。
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。
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。- 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。
- Docker コンテナを実行します。
- 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。
コメント
Markdown 対応
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。