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Código em geral280 mil · #153

codehealth-mcp

Avalia a qualidade do código em tempo real. Ajuda a verificar se as alterações feitas, inclusive por IA, não prejudicaram o código antes de serem finalizadas.

O que ela faz

Esta ferramenta analisa a 'saúde' estrutural do seu código, como ele está organizado internamente. Ela dá notas de 1 a 10 para ajudar a entender se o código é fácil de manter ou se precisa de melhorias.

Quando usar

  • ✓Ao revisar a qualidade do código antes de fazer alterações.
  • ✓Antes de começar a refatorar (melhorar a organização) um arquivo.
  • ✓Para verificar se as mudanças feitas por uma IA pioraram o código.

Exemplo do que pedir para a IA

“Verifique a saúde do código neste arquivo antes de eu começar a editar.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/codehealth-mcp/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/affaan-m/ECC/blob/main/skills/codehealth-mcp/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta se conecta a um servidor que analisa seu código localmente. Ela verifica a estrutura do código e dá uma nota, ajudando a identificar problemas de organização antes que se tornem maiores.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add affaan-m/ECC --skill codehealth-mcp

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/affaan-m/ECC/main/skills/codehealth-mcp/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Saúde do Código MCP (CodeScene)

Feedback de manutenibilidade estrutural para codificação assistida por IA. Complementa habilidades de estilo/lint (coding-standards, plankton-code-quality) com pontuações de saúde em nível de design e portões de regressão.

Anterior: codescene-oss/codescene-mcp-server Pacote: @codescene/codehealth-mcp (stdio via npx)

Segurança e Limites

Opcional (ECC): O bloco codescene em mcp-configs/mcp-servers.json é apenas um modelo. Instalações de plugins ECC não ativam automaticamente os servidores MCP incluídos. Copie a entrada para sua configuração apenas se desejar. Você pode excluí-la durante a instalação/sincronização do ECC com ECC_DISABLED_MCPS=codescene,....

Credenciais: Nenhum token incluído. Defina CS_ACCESS_TOKEN você mesmo (veja getting-a-personal-access-token.md no repositório anterior). Nunca envie tokens para o repositório.

O que as ferramentas leem: Quando invocadas, as ferramentas analisam arquivos e o estado do git no repositório local para o qual você as aponta (caminhos que você passa, mais o contexto do branch para analyze_change_set). Elas não rodam sozinhas. Para modo autônomo, siga as docs de privacidade anteriores: codescene-mcp-server README e Políticas da CodeScene. Não use esta habilidade para segredos, credenciais ou caminhos que você não queira que sejam analisados.

Se o MCP estiver indisponível (offline, token inválido, falha do servidor): Não invente pontuações de Saúde do Código. Informe ao usuário que a verificação foi pulada. Continue apenas com aprovação explícita do usuário. Prefira lint/testes/loop de verificação para portões quando o MCP estiver inativo. Reative as verificações assim que o servidor se conectar.

Quando Usar

  • O usuário pede para revisar a qualidade do código, refatorar um arquivo ou verificar se mudanças de IA degradaram a manutenibilidade
  • Antes de editar um hotspot, módulo legado ou arquivo desconhecido
  • Antes do commit ou pull request quando você precisa de uma salvaguarda de manutenibilidade
  • Após um grande diff escrito por agente — verifique se a Saúde do Código não regrediu
  • Emparelhe com verification-loop, tdd-workflow ou /quality-gate como uma verificação estrutural (não um substituto para testes/lint)

Quando Ativar

Mesmos gatilhos de Quando Usar acima — este título é o que o ECC usa para ativação automática da habilidade.

Como Funciona

1. Conecte o servidor MCP

Copie a entrada codescene de mcp-configs/mcp-servers.json para a configuração MCP do seu harness.

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

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

Escopo do projeto: mescle o mesmo bloco em .mcp.json na raiz do repositório.

A configuração do token é documentada no repositório anterior (link acima). O modo autônomo não requer uma conta paga da plataforma CodeScene para as quatro ferramentas listadas abaixo. Reinicie a sessão e confirme que o servidor codescene está conectado antes de confiar nas pontuações.

2. Chame apenas ferramentas autônomas

Ferramenta Quando usar
code_health_review Análise estrutural completa antes de modificar um arquivo
code_health_score Pontuação numérica rápida após cada mudança (verificação de delta)
pre_commit_code_health_safeguard Bloqueie commits que introduzem regressões na Saúde do Código
analyze_change_set Verificação em nível de branch antes de abrir um PR

Não chame ferramentas exclusivas da plataforma (por exemplo, listas de hotspots de débito técnico em todo o repositório). Não referencie delta_analysis — não disponível no modo autônomo.

3. Interprete as pontuações (1–10)

Faixa Significado Comportamento do agente
9.0–10.0 Verde — saudável Mais seguro para estender; ainda prefira fatias verticais
4.0–8.9 Amarelo — débito Prossiga com cautela; sem refatorações rápidas
1.0–3.9 Vermelho — débito severo Apenas escopo limitado

4. Execute o loop de feedback

Antes de tocar em um arquivo

  1. Execute code_health_review no caminho alvo.
  2. Registre a pontuação base e os cheiros de código listados.
  3. Planeje a menor mudança que atenda à tarefa.

Escopo por pontuação: abaixo de 5 — apenas diff mínimo; 5–7 — sem refatorações amplas; acima de 7 — mais seguro para refatorar, ainda verifique após cada edição.

Após cada mudança

  1. Execute code_health_score no mesmo arquivo.
  2. Compare com a base registrada em code_health_review.

…

Perguntas frequentes

Como configuro a ferramenta?

Você precisa configurar um token de acesso e informar onde o servidor está. As instruções detalhadas estão na documentação da ferramenta.

O que significam as notas?

Notas de 9 a 10 são ótimas (verde), de 4 a 8.9 indicam atenção (amarelo), e de 1 a 3.9 mostram problemas sérios (vermelho).

O que acontece se o servidor não estiver disponível?

A ferramenta avisará que a verificação foi pulada e pedirá sua aprovação para continuar sem ela. É melhor usar outras verificações como testes ou lint.

Detalhes

Descrição original do autor

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.

repo: affaan-m/ECC

Popularidade

Estrelas no GitHub
280 mil
Posição no ranking
#153
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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