Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Codescene MCP Server

von codescene-ossVersion 1.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registrycom.codescene/codescene-mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

An MCP server that provides CodeScene Code Health analysis tools.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Praxen & Gesundheit

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "codescene": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@codescene/codehealth-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codescene -- npx -y @codescene/codehealth-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "codescene": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@codescene/codehealth-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "codescene": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@codescene/codehealth-mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain codescene.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Praxen & Gesundheiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 855 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 3 % der anderen 855 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 855 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Codescene MCP Server sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.1.0) kam vor 8 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Mirobody, FHIR MCP Server, Google Health MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Mirobody

von thetahealth

Lab results to LOINC codes and UCUM units, symptoms and diagnoses to ICPC-3. Offline, no API key.

Läuft auf deinem Computer★ 1.408Apache-2.0Aktualisiert vor 5 Tagen
Installieren

MCP server providing seamless access to FHIR APIs for AI tools and healthcare applications

Läuft auf deinem Computer★ 137Apache-2.0Aktualisiert vor 8 Tagen
Installieren

Google Health MCP

von davidmosiah

Privacy-first unofficial Google Health API v4 MCP server for health, sleep, activity, HR agents

Läuft auf deinem Computer★ 79MITAktualisiert vor 4 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

CodeScene MCP Server

The CodeScene MCP Server exposes CodeScene's Code Health analysis as local AI-friendly tools.

This server is designed to run in your local environment and lets AI assistants (like GitHub Copilot, Cursor, Claude code, etc.) request meaningful Code Health insights directly from your codebase. The Code Health insights augment the AI prompts with rich content around code quality issues, maintainability problems, and technical debt in general.

The repository also includes a downloadable set of public agent skills in skills/ for teams that want to reuse CodeScene MCP workflows in their own agentic pipelines.

Getting Started with CodeScene MCP

Want AI to perform the setup? Start with skills/installing-and-activating-codescene-mcp/SKILL.md.

  1. Setting up Authentication to the MCP Server — see Authentication.
  2. Install the MCP Server using one of the installation options below.
  3. Add the MCP Server to your AI assistant. See the detailed instructions for your environment in the installation guide.
  4. Copy the agent guidance that matches your license into your repository: AGENTS-full.md for CodeScene Core users, AGENTS-standalone.md for standalone license users, or .amazonq/rules for Amazon Q. Also copy any relevant public skills for reusable workflow prompts.
  5. Explore the available tools to see what the MCP Server can do and which tools are available for your license.

Installation

Choose the installation method that works best for your platform.

NPM / npx (macOS, Linux, Windows)

Run the MCP server directly with npx (no install needed):

npx @codescene/codehealth-mcp

Or install globally:

npm install -g @codescene/codehealth-mcp

The first run automatically downloads the correct platform-specific binary for your system and caches it for future use. Requires Node.js 18 or later.

📖 [Full installation & integration guide](docs/npm-installation.md)

Claude Code

Add the CodeScene marketplace and install the plugin:

/plugin marketplace add codescene-oss/codescene-mcp-server

/plugin install codescene@codescene

This installs the MCP server and Code Health skills. Requires Node.js 18 or later.

Claude Desktop

Download the MCP bundle from the latest release page:

  • codehealth-mcp-{version}.mcpb

Then open the .mcpb file with Claude Desktop to install the MCP server.

VS Code

The CodeScene MCP is available as a VS Code extension:

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

📖 [Full installation & integration guide](docs/homebrew-installation.md)

Windows

For VS Code / GitHub Copilot, the CodeScene MCP extension bundles and automatically configures the server without a separate PowerShell installation.

Run this in PowerShell:

irm https://raw.githubusercontent.com/codescene-oss/codescene-mcp-server/main/install.ps1 | iex

After installing, fully quit and reopen your AI assistant or IDE (including all VS Code windows) so it picks up the updated PATH, then configure the MCP server using the guide below. Restarting only the MCP server or an integrated terminal does not refresh VS Code's PATH. The guide also includes a VS Code configuration that uses the executable path directly and avoids this PATH requirement.

📖 [Full installation & integration guide](docs/windows-installation.md)

Manual Download

Download the latest binary for your platform from the GitHub Releases page:

  • macOS: cs-mcp-macos-aarch64.zip (Apple Silicon) or cs-mcp-macos-amd64 (Intel)
  • Linux: cs-mcp-linux-aarch64.zip or cs-mcp-linux-amd64
  • Windows: cs-mcp-windows-amd64.exe

After downloading, make it executable and optionally add it to your PATH:

chmod +x cs-mcp-*

mv cs-mcp-* /usr/local/bin/cs-mcp

You can also build a static executable from source.

Docker

[!WARNING]

The Docker distribution is being retired. From October 1 through December 31, 2026, Docker images will be released only for bug fixes. No Docker images will be released after December 31, 2026. Migrate to NPM / npx, Homebrew, the Windows installer, or another installation option above.

docker pull codescene/codescene-mcp

📖 [Full installation & integration guide](docs/docker-installation.md) | Build the Docker image locally


Use Cases

[!TIP]

Watch the demo video of the CodeScene MCP.

[!NOTE]

CodeScene MCP comes with a set of example prompts, agent guidance files to capture the key use cases, and a downloadable set of public skills. Copy the agent guidance that matches your license — AGENTS-full.md for CodeScene Core users or AGENTS-standalone.md for standalone users — and any relevant skills to your own repository.

With the CodeScene MCP Server in place, your AI tools can:

Safeguard AI-Generated Code

Prevent AI from introducing technical debt by flagging maintainability issues like complexity, deep nesting, low cohesion, etc.

Uplift Unhealthy Code for AI Readiness

AI refactoring quality improves when code is modular and easy to reason about. The MCP server gives your assistant concrete guidance to get there:

  • run focused Code Health reviews,
  • identify the specific design issues to address,
  • refactor in small, measurable steps, and
  • verify progress with updated Code Health scores.

This workflow works with MCP alone and is often enough to safely improve legacy code.

Make Targeted Refactoring

AI tools can refactor code, but they lack direction on *what* to fix and *how to measure* if it helped. The Code Health tools solve this by giving AI assistants precise insight into design problems, as well as an objective way to assess the outcome: did the Code Health improve?

Understand Existing Code Before Acting

Use Code Health reviews to inform AI-driven summaries, diagnostics, or code transformations based on real-world cognitive and design challenges, not just syntax.

Review MCP Safeguard Impact

Ask your AI assistant to show your MCP usage overview to see Code Health uplifts, prevented degradations, and the scope and quality of your latest 250 MCP events. Supported clients display an interactive dashboard; other clients receive a Markdown summary. This API-connected feature requires a CodeScene Core account and is not available with a standalone license. See show_mcp_usage_overview for details.

Frequently Asked Questions

Do I need a CodeScene account to use the MCP?

The full feature set — including hotspots, technical debt goals, and code ownership — requires a CodeScene subscription. Authenticate by asking your AI Assistant to login to CodeScene, or use the login too. Alternatively, use your CodeScene instance to create the CS_ACCESS_TOKEN which activates the MCP. The MCP supports both CodeScene Cloud and CodeScene on-prem.

For local Code Health analysis without a CodeScene subscription, you can use the standalone CodeScene Code Health MCP.

How does the MCP Server keep my code private and secure?

The CodeScene MCP Server runs fully locally. All analysis — including Code Health scoring, delta reviews, and business-case calculations — is performed on your machine, against your local repository. No source code or analysis data is sent to cloud providers, LLM vendors, or any external service.

Analysis results (e.g. hotspots and technical debt goals) are fetched via REST from your own CodeScene account using a secure token.

For complete details, please see CodeScene's full privacy and security documentation.

Can I use any LLM as the backbone for CodeScene MCP?

CodeScene MCP can work with any model your AI assistant supports, but we strongly recommend choosing a frontier model when your assistant offers a model selector (as in tools like GitHub Copilot).

Frontier models -- such as Claude Sonnet -- deliver far better rule adherence and refactoring quality, while legacy models like GPT-4.1 often struggle with MCP constraints. For a consistent, high-quality experience, select the newest available model.

I have multiple repos — how do I configure the MCP?

Since you have to provide a mount path for Docker, you can either have a MCP configuration per project (in VS Code that would be a .vscode/mcp.json file per project, for example) or you can mount a root directory within which all your projects are and then just use that one configuration instead.

Why does IntelliJ give a wrong path to the MCP server?

In our testing we've seen that IntelliJ's AI Assistant sometimes gives a wrong path to the CodeScene MCP server. From what we can tell, it seems to have nothing to do with the MCP server itself, but rather with IntelliJ's AI Assistant, which seems to hallucinate parts of the path some of the time. We're still investigating this issue and will update this section once we have more information.

How do I configure custom SSL certificates?

If your organization uses an internal CA (Certificate Authority), set the REQUESTS_CA_BUNDLE environment variable to point to your CA certificate file (PEM format). The MCP server automatically configures SSL — you only need to set it once.

The MCP also supports SSL_CERT_FILE and CURL_CA_BUNDLE as alternatives.

For detailed configuration examples (including Docker certificate mounting), see Configuration Options — SSL/TLS.

How do I disable the version update check?

The MCP server periodically checks GitHub for newer releases and shows a "VERSION UPDATE AVAILABLE" banner when your version is outdated. This check runs in the background a

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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