Tencent Cloud Code Analysis

Servidor MCP do Tencent Cloud Code Analysis (TCA)​

Site oficial (https://tca.tencent.com) Servidor MCP que suporta o protocolo MCP para iniciar rapidamente a análise de código e obter relatórios de análise de código.

O Tencent Cloud Code Analysis (TCA), que começou em 2012 (nome de código interno: CodeDog), é uma plataforma abrangente de análise e gerenciamento de rastreamento de código nativa da nuvem, distribuída e de alto desempenho, que integra inúmeras ferramentas de análise de código. Suas principais funções são rastrear e analisar código continuamente, observar a qualidade do código do projeto e apoiar equipes na herança da cultura de código. Para mais informações sobre o Tencent Cloud Code Assistant, visite o guia de uso do site oficial: https://tca.tencent.com/document/zh/guide/.

Etapas de uso do servidor TCA MCP​

1, Crie recursos relevantes no site oficial do TCA

Site oficial: https://tca.tencent.com/​

• passo1: [Criar uma equipe] Visite o site oficial do TCA, faça login, selecione criar uma equipe, preencha as informações relevantes e aguarde a aprovação da solicitação:

• passo2: [Criar uma equipe de projeto] Após criar a equipe, clique para selecionar a equipe e crie uma equipe de projeto após entrar:

• passo3: [Acessar o repositório de código] Após criar a equipe de projeto, clique para selecionar a equipe de projeto e selecione acessar o repositório de código que precisa ser analisado após entrar:

• passo4: [Criar um projeto de análise] Após acessar com sucesso o repositório de código, crie um projeto de análise (é recomendado usar primeiro o plano de experiência oficial na figura para experimentar):

2, Crie um arquivo de configuração tca-mcp.ini no repositório de código

Crie um arquivo de configuração tca-mcp.ini no repositório de código que precisa de análise de código. O arquivo de configuração é armazenado no diretório raiz do repositório de código, e o conteúdo do arquivo de configuração é o seguinte:

[config]
project_id=<project_id>
repo_id=<repo_id>
org_sid=<org_sid>
team_name=<team_name>

Os parâmetros relevantes podem ser obtidos na rota da página correspondente, conforme mostrado na figura a seguir:

Onde 4iYVpci9nAX corresponde a org_sid; 19485 corresponde a repo_id; 234521 corresponde a project_id; first corresponde a team_name. Preencha de acordo com a situação real.

3, Configure o servidor TCA MCP

{
  "mcpServers": {
    "tca-mcp-server": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "-p", "tca-mcp-server@latest", "tca-mcp-stdio"],
      "env": {
        "TCA_TOKEN": "<TCA_TOKEN>", 
        "TCA_USER_NAME": "<TCA_USER_NAME>"
      }
    }
  }
}

Os valores correspondentes de TCA_TOKEN e TCA_USER_NAME são obtidos no site oficial do TCA, em [Centro Pessoal] -> [Token Pessoal], e podem ser acessados em https://tca.tencent.com/user/token.

Etapas de desenvolvimento do servidor TCA MCP​

Requisitos: nodejs >= 22.0.0

1, npm run build 2, Adicione manualmente a configuração de teste:

{
  "mcpServers": {
    "tca-mcp-server-test": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/tca-mcp-server/dist/stdio.js"],
      "env": {
        "TCA_TOKEN": "<TCA_TOKEN>", 
        "TCA_USER_NAME": "<TCA_USER_NAME>",
      }
    }
  }
}