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cccskills
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codehealth-mcp

CodeScene MCPでコード構造の保守しやすさを評価するスキル。編集前後のスコアを比較し、コミットやPRの前にAIによる変更で品質が下がっていないか確認します。

原文原文の説明を見る

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.

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 見慣れないファイルを編集前に確認したいとき
  • AIの変更で保守性が下がっていないか確認
  • スコアを比較しながらコードを整理したいとき
  • コミットやPR前の構造上の品質低下確認

日本語での紹介

できること

CodeScene MCPを使い、コードの構造が保守しやすいかを評価します。編集前に問題点と基準スコアを記録し、変更後のスコアを比較します。Code Healthは1〜10の数値で示され、低いファイルでは変更範囲を絞る進め方を案内します。コミット前の品質低下チェックと、PR作成前のブランチ単位の確認も扱います。

こんなときに便利

見慣れないファイルや古いモジュールを編集する前、AIが書いた大きな変更を確認するときに向いています。リファクタリング中にスコアを追い、構造上の問題が増えていないかを判断する材料になります。テストや書式チェックと組み合わせ、設計面の保守性も確認したい場面で役立ちます。

使い方の例

  • 「このファイルを編集する前に、Code Healthと問題点を確認して」
  • 「変更前後のスコアを比較し、下がった箇所を修正して」
  • 「コミットとPRの前に構造上の品質低下を確認して」

注意点

@codescene/codehealth-mcpの接続設定とCS_ACCESS_TOKENが必要です。自動では有効化されません。指定したローカルファイルやGitの状態を解析するため、秘密情報は対象に含めません。単独動作の4ツールは有料アカウント不要とされています。接続できない場合はスコアを出せず、テストやlintの代替にもなりません。

この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。

含まれるファイル(1)

  • SKILL.md7.3 KB

SKILL.md(原文)

インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。

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)

レビュー

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