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CodeSherlock

CodeSherlock

本地服务
github.com/FGC-Shreyansh-Chachaundiya开发工具

关于 CodeSherlock

AI 驱动的静态与上下文代码分析 MCP 服务

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"fgc-shreyansh-chachaundiya-codesherlock": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@codesherlock/codesherlock-mcp-server"
]
}
}
}
启动命令npx -y @codesherlock/codesherlock-mcp-server

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
npm@codesherlock/codesherlock-mcp-server0.1.0

工具

1

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
factorenum是分析因子:power_analysis、owasp、cwe_mitre 或 cwe_kevpower_analysis | owasp | cwe_mitre | cwe_kev
directorystring是Git 仓库根目录的路径
uncommittedboolean是对于提交分析,该值为 false;对于未暂存的更改,该值为 true

详细介绍

维护者还没有提供详细介绍,可以先查看代码仓库中的 README。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。