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codehealth-mcp

CodeScene MCP로 코드 구조의 유지보수성을 평가합니다. 수정 전후 점수를 비교하고 커밋이나 PR 전에 AI의 변경으로 품질이 낮아졌는지 확인합니다.

원문원문 설명 보기

Real-time structural Code Health via CodeScene MCP — review before edits, verify score deltas after changes, gate commits and PRs. Use when reviewing code quality, refactoring, checking if AI changes degraded a file, or before commit/PR.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 낯선 파일을 수정하기 전에 확인합니다
  • AI 변경 후 유지보수성을 확인합니다
  • 리팩터링 중 점수를 비교합니다
  • 커밋과 PR 전에 구조 품질을 확인합니다

한국어 소개

할 수 있는 일

CodeScene MCP로 코드 구조가 유지보수하기 쉬운지 평가합니다. 수정 전에 문제점과 기준 점수를 기록하고 변경 후 점수와 비교합니다. Code Health는 1~10점으로 표시하며, 점수가 낮은 파일은 변경 범위를 좁히도록 안내합니다. 커밋 전 품질 저하 검사와 PR 생성 전 브랜치 단위 확인도 다룹니다.

이럴 때 유용합니다

낯선 파일이나 오래된 모듈을 수정하기 전, AI가 작성한 큰 변경을 검토할 때 유용합니다. 리팩터링 중 점수를 추적해 구조 문제가 늘었는지 판단하는 자료로 삼습니다. 테스트와 서식 검사에 더해 설계 차원의 유지보수성도 확인할 수 있습니다.

사용 예시

  • “이 파일을 수정하기 전에 Code Health와 문제점을 확인해 주세요.”
  • “변경 전후 점수를 비교하고 낮아진 부분을 수정해 주세요.”
  • “커밋과 PR 전에 구조 품질 저하를 확인해 주세요.”

주의 사항

@codescene/codehealth-mcp 연결 설정과 CS_ACCESS_TOKEN이 필요하며 자동으로 활성화되지 않습니다. 지정한 로컬 파일과 Git 상태를 분석하므로 비밀 정보는 대상에서 제외합니다. 독립 실행 도구 네 개는 유료 계정이 필요 없다고 명시되어 있습니다. 연결할 수 없으면 점수를 제공하지 못하며, 테스트나 lint를 대신하지 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호수정 전후, 커밋 전, PR 전의 사용 시점과 각 단계의 도구를 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호기준 점수 기록, 수정 후 점수 비교, 점수 하락 시 수정 절차를 구체적으로 제시합니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호분석 범위, 비밀 정보 제외, 선택적 연결, 연결 실패 후 계속할 때의 승인 절차를 명시합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호npx 연결 설정 예시, CS_ACCESS_TOKEN 설정 자료, 재시작 후 연결 확인 절차를 제공합니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md7.3 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Code Health MCP (CodeScene)

Structural maintainability feedback for AI-assisted coding. Complements style/lint skills (coding-standards, plankton-code-quality) with design-level health scores and regression gates.

Upstream: codescene-oss/codescene-mcp-server Package: @codescene/codehealth-mcp (stdio via npx)

Security and boundaries

Opt-in (ECC): The codescene block in mcp-configs/mcp-servers.json is a template only. ECC plugin installs do not auto-enable bundled MCP servers. Copy the entry into your config only if you want it. You can exclude it during ECC install/sync with ECC_DISABLED_MCPS=codescene,....

Credentials: No bundled token. Set CS_ACCESS_TOKEN yourself (see getting-a-personal-access-token.md in the upstream repo). Never commit tokens to the repo.

What the tools read: When invoked, tools analyze files and git state in the local repository you point them at (paths you pass, plus branch context for analyze_change_set). They do not run by themselves. For standalone mode, follow upstream privacy docs: codescene-mcp-server README and CodeScene policies. Do not use this skill for secrets, credentials, or paths you do not want analyzed.

If the MCP is unavailable (offline, bad token, server crash): Do not invent Code Health scores. Tell the user the check was skipped. Continue only with explicit user approval. Prefer lint/tests/verification-loop for gating when MCP is down. Re-enable checks once the server connects.

When to Use

  • User asks to review code quality, refactor a file, or check if AI changes degraded maintainability
  • Before editing a hotspot, legacy module, or unfamiliar file
  • Before commit or pull request when you need a maintainability safeguard
  • After a large agent-written diff — verify Code Health did not regress
  • Pair with verification-loop, tdd-workflow, or /quality-gate as a structural check (not a replacement for tests/lint)

When to Activate

Same triggers as When to Use above — this heading is what ECC uses for skill auto-activation.

How It Works

1. Connect the MCP server

Copy the codescene entry from mcp-configs/mcp-servers.json into your harness MCP config.

Claude Code (~/.claude.json → mcpServers):

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

Project-scoped: merge the same block into .mcp.json at the repo root.

Token setup is documented in the upstream repo (link above). Standalone mode does not require a paid CodeScene platform account for the four tools listed below. Restart the session and confirm the codescene server is connected before relying on scores.

2. Call standalone tools only

ToolWhen to use
code_health_reviewFull structural analysis before modifying a file
code_health_scoreQuick numeric score after each change (delta check)
pre_commit_code_health_safeguardBlock commits that introduce Code Health regressions
analyze_change_setBranch-level check before opening a PR

Do not call platform-only tools (e.g. repository-wide technical debt hotspot lists). Do not reference delta_analysis — not available on standalone.

3. Interpret scores (1–10)

RangeMeaningAgent behavior
9.0–10.0Green — healthySafer to extend; still prefer vertical slices
4.0–8.9Yellow — debtTread carefully; no drive-by refactors
1.0–3.9Red — severe debtNarrow scope only

4. Run the feedback loop

Before touching a file

  1. Run code_health_review on the target path.
  2. Record baseline score and listed code smells.
  3. Plan the smallest change that addresses the task.

Scope by score: below 5 — minimal diff only; 5–7 — no broad refactors; above 7 — safer to refactor, still verify after each edit.

After each change

  1. Run code_health_score on the same file.
  2. Compare to the baseline from code_health_review.
  3. If the score regressed, fix before continuing. Never mark the task done while the score is lower than when you started.

Before every commit — run pre_commit_code_health_safeguard on the repository path.

Before a PR — run analyze_change_set against the base branch (e.g. main).

Examples

Example: Flask maintainability improvement

On pallets/flask, an agent loop using only standalone tools:

  1. code_health_review on a target module (baseline 4.82)
  2. Targeted refactor addressing listed smells
  3. code_health_score after each edit
  4. pre_commit_code_health_safeguard before commit
  5. analyze_change_set before PR

Result: Code Health 4.82 → 9.1 (free standalone token only).

Example: AGENTS.md enforcement block

Paste into the project AGENTS.md or CLAUDE.md:

## Code Health (CodeScene MCP)

Before modifying any file: run `code_health_review`, note score and issues.

- Score below 5: problematic range — scope changes narrowly.
- Score 5–7: warning range — no broad refactors.

After each change: run `code_health_score` to verify delta.

- If score regressed: fix before continuing; never declare done if score dropped.

Before every commit: run `pre_commit_code_health_safeguard`.

Before PR: run `analyze_change_set`.

Example: anti-patterns vs correct loop

# BAD: Edit first, check later
[large refactor without code_health_review]

# BAD: Ignore score drop
"Tests pass" → mark task done while Code Health decreased

# BAD: Broad refactor on red-score file (below 5)
Drive-by cleanup across the module

# GOOD: review → small change → score → commit safeguard → analyze_change_set

Pairing with ECC

ECC skill / flowCode Health MCP role
coding-standardsStyle/naming; Code Health = structure/complexity
plankton-code-qualityWrite-time lint/format; Code Health = pre/post edit structural gate
verification-loop / /quality-gateAdd structural regression check before "done"
security-reviewSecurity vs maintainability — use both when relevant
tdd-workflowTests pass ≠ healthy design — check score after refactors

Context tip: ECC recommends keeping MCP count low. Enable codescene when doing substantive edits; disable when not needed.

Related Skills

  • coding-standards — baseline conventions
  • plankton-code-quality — write-time lint/format hooks
  • verification-loop — build/test/lint gate
  • tdd-workflow — test-first development
  • security-review — security checklist
  • documentation-lookup — library docs via Context7 (orthogonal)

리뷰

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