Code Refactor MCPサーバー

Q: Code Refactor MCPをClaude Codeに追加するには

ターミナルで`claude mcp add --env 'OPENAI_API_KEY= ' code-refactor -- npx -y workbuddy-code-refactor-connector`を実行します。すべてのプロジェクトで利用するには`--scope user`を追加します。

Q: Code Refactor MCPをCursorに追加するには

`~/.cursor/mcp.json`を開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使って`mcpServers`の下にサーバーを追加します。

✓ 検証済みコミット 2026年10月18日

zhouhengchang/code-refactor · python · MIT

ローカルのOllamaまたはOpenAI互換のクラウドバックエンドを使用して、レガシーコードをモダンで慣習的なコードにリファクタリングします。

別名 zhouhengchang/code-refactor, code-refactor, workbuddy-code-refactor-connector

stdio リモート Developer Tools

インストール GitHub ↗

スター: 0
ツール: —
ダウンロード数（30日間）: —
最新バージョン: 1.0.4
最終コミット: 2026年10月18日
ライセンス: MIT

Code Refactor MCPとは

Code RefactorはMCPサーバーです。ローカルのOllamaまたはOpenAI互換のクラウドバックエンドを使用して、レガシーコードをモダンで慣習的なコードにリファクタリングします。.

プロジェクトのREADMEから生成された概要

Code Refactor MCP server について

レガシーなソースコードをモダンで慣習的なバージョンに変換することが、このMCP serverの主な機能です。AIクライアントを通じてリファクタリングプロセスを自動化するための専用ツールを開発者に提供します。ユーザーは、コードを自身のマシン内に保持するためにOllamaを使用してローカルで推論を実行するか、より高品質な結果を得るためにクラウドベースのOpenAI互換インターフェースに接続するかを選択できます。

このサーバーは、特定のタスク説明と言語ヒントに基づいてソースコードを処理するrefactor_codeツールと、バックエンドの可用性を確認するcheck_statusツールを公開しています。設定はすべて環境変数を通じて行われ、ローカルセットアップにはOLLAMA_HOST、クラウド接続にはOPENAI_API_KEYとOPENAI_BASE_URLなどの設定が必要です。また、負荷の高いリファクタリングタスク中にローカルのCPU処理が遅くなる場合に備えて、デフォルトのタイムアウトとして180,000ミリ秒が設定されています。

できること

1データプライバシーの維持リファクタリングタスクをローカルで実行することで、独自のコードが自社ハードウェアから外部に出ることを防ぎます。

プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。

Code Refactor MCPのインストール方法

フォーマット検証日 2026年11月10日Cursor に追加 Gooseに追加

Claude CodeCursorVS CodeVS Code CLIClaude DesktopCodexCodex config.tomlGemini CLIGemini settings.json

$ claude mcp add --env 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' code-refactor -- npx -y workbuddy-code-refactor-connector

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "code-refactor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

$ code --add-mcp '{"name":"code-refactor","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","workbuddy-code-refactor-connector"],"env":{"OPENAI_API_KEY":"<YOUR_OPENAI_API_KEY>"}}'

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

$ codex mcp add code-refactor --env 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' -- npx -y workbuddy-code-refactor-connector

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.code-refactor]
command = "npx"
args = ["-y", "workbuddy-code-refactor-connector"]

[mcp_servers.code-refactor.env]
OPENAI_API_KEY = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"

$ gemini mcp add -s user -e 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' code-refactor npx -- -y workbuddy-code-refactor-connector

~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

サーバー起動前に7個の環境変数を設定してください（下記）。セットアップガイド:Claude Code Cursor VS Code Claude Desktop

設定

OPENAI_API_KEYシークレット
API key for the cloud endpoint, e.g. a DeepSeek key. Only needed when REFACTOR_BACKEND=openai.
OLLAMA_HOST
Ollama server address used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OLLAMA_MODEL
Ollama model name used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OPENAI_BASE_URL
Base URL of the OpenAI-compatible endpoint, e.g. https://api.deepseek.com/v1. Required when REFACTOR_BACKEND=openai.
OPENAI_MODEL
Cloud model name, e.g. deepseek-chat.
REFACTOR_BACKEND
Inference backend: 'ollama' (local, code stays on your machine, default) or 'openai' (any OpenAI-compatible cloud endpoint, e.g. DeepSeek).
REFACTOR_TIMEOUT_MS
Per-call timeout in milliseconds. Raise it for slow local CPU inference.

名前	説明	種類
OPENAI_API_KEY	API key for the cloud endpoint, e.g. a DeepSeek key. Only needed when REFACTOR_BACKEND=openai.	シークレット
OLLAMA_HOST	Ollama server address used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OLLAMA_MODEL	Ollama model name used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OPENAI_BASE_URL	Base URL of the OpenAI-compatible endpoint, e.g. https://api.deepseek.com/v1. Required when REFACTOR_BACKEND=openai.
OPENAI_MODEL	Cloud model name, e.g. deepseek-chat.
REFACTOR_BACKEND	Inference backend: 'ollama' (local, code stays on your machine, default) or 'openai' (any OpenAI-compatible cloud endpoint, e.g. DeepSeek).
REFACTOR_TIMEOUT_MS	Per-call timeout in milliseconds. Raise it for slow local CPU inference.

自動チェック

実行日 2026年11月14日完全なレポート →

100/100

自動チェックに合格しました。これはセキュリティ監査ではありません。コードを読み、サーバーに必要最小限のアクセス権を与えてください。チェックの仕組み

このスコアを README に表示

ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能zhouhengchang/code-refactor is public and reachablegithub.com/zhouhengchang/code-refactor ↗合格
パッケージがこのリポジトリをソースとして指定workbuddy-code-refactor-connector names zhouhengchang/code-refactor as sourcenpmjs.com/package/workbuddy-code-refactor-connector ↗合格
ビルドの来歴 (Sigstore 証明)No build attestation published for this release未チェック
オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-10-18github.com/zhouhengchang/code-refactor ↗合格
OpenSSF Scorecard未チェック
パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from workbuddy-code-refactor-connector合格
パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗合格
モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答HTTPS endpoint answered 403 (sign-in required)合格

README

GitHubで見る

workbuddy-code-refactor-connector

WorkBuddy 代码重构连接器 —— 一个基于 Model Context Protocol 的 MCP Server，把「代码重构」能力封装成 AI 可直接调用的工具。

支持本地 Ollama 与任意 OpenAI 兼容的云端接口两种推理后端，通过环境变量切换。

功能

暴露两个 MCP 工具：

工具	参数	说明
`refactor_code`	`code`（源代码）、`task`（重构任务描述）、`language`（可选，语言提示）	执行代码重构，返回重构后的代码与说明
`check_status`	无	检查当前推理后端是否可用，并返回后端/模型信息

安装

npm install -g workbuddy-code-refactor-connector

或直接以 npx 运行（无需全局安装）：

npx workbuddy-code-refactor-connector

配置

所有配置均通过环境变量读取，包内不硬编码任何密钥。

方式一：本地 Ollama（默认，代码不出本机）

REFACTOR_BACKEND=ollama          # 默认值，可省略
OLLAMA_HOST=http://127.0.0.1:11434
OLLAMA_MODEL=deepseek-coder

方式二：云端 OpenAI 兼容接口

REFACTOR_BACKEND=openai
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
OPENAI_MODEL=deepseek-flash
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx

全部环境变量

变量	默认值	说明
`REFACTOR_BACKEND`	`ollama`	推理后端：`ollama` \| `openai`
`OLLAMA_HOST`	`http://127.0.0.1:11434`	Ollama 服务地址
`OLLAMA_MODEL`	`deepseek-coder`	本地模型名
`OPENAI_BASE_URL`	`https://api.deepseek.com/v1`	OpenAI 兼容接口地址
`OPENAI_MODEL`	`deepseek-flash`	云端模型名
`OPENAI_API_KEY`	无	云端接口密钥（`openai` 后端必填）
`REFACTOR_TIMEOUT_MS`	`180000`	单次推理超时毫秒数（纯 CPU 本地推理较慢，默认放宽到 3 分钟）

接入 WorkBuddy

在 WorkBuddy 的连接器配置（mcp.json）中登记本服务：

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "workbuddy-code-refactor-connector"],
      "env": {
        "REFACTOR_BACKEND": "ollama",
        "OLLAMA_MODEL": "deepseek-coder"
      }
    }
  }
}

若使用云端后端，在 env 中补充 REFACTOR_BACKEND、OPENAI_BASE_URL、OPENAI_MODEL、OPENAI_API_KEY。

设计要点

密钥零硬编码：地址、模型名、密钥全部来自环境变量。
超时保护：所有工具调用都有超时上限，默认 180 秒。
错误可读：任何异常都转换为可读的中文提示，不向调用方抛出原始堆栈。
双后端：本地推理保障代码不出本机；云端接口用于追求更高重构质量。

许可

MIT

README全文を読む

Code Refactor MCPのよくある質問

Code Refactor MCPをClaude Codeに追加するには

ターミナルでclaude mcp add --env 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' code-refactor -- npx -y workbuddy-code-refactor-connectorを実行します。すべてのプロジェクトで利用するには--scope userを追加します。

Code Refactor MCPをCursorに追加するには

~/.cursor/mcp.jsonを開き、上記のインストールセクションに示すCursor設定を使ってmcpServersの下にサーバーを追加します。

コードをローカルに保持するにはどうすればよいですか？

ローカルのOllamaバックエンドを使用することで、コードがマシンから外部へ送信されないようにできます。

クラウドベースのモデルを使用できますか？

はい、REFACTOR_BACKENDをopenaiに設定することで、OpenAI互換のあらゆるクラウドインターフェースを使用できます。

事実

2026年11月14日

スター: 0
ダウンロード数（30日間）: —
最新バージョン: 1.0.4
最終コミット: 2026年10月18日
ライセンス: MIT
トランスポート: stdio, remote
パッケージ: workbuddy-code-refactor-connector

zhouhengchang ↗

コミュニティパブリッシャー

独立したメンテナーによって公開されています。

zhouhengchang の他のサーバー →

リポジトリリンクあり
オープンソースライセンス
過去365日以内に活動

代替

Code Refactor向けスキル

対応クライアント

Claude Code Cursor VS Code Claude Desktop Codex Gemini CLI Windsurf Devin

README用のバッジ

HostedMCP チェックスコアを表示します。バッジは閲覧者を各クライアントのインストール手順へ導きます。

[![HostedMCP checks](https://api.hostedmcp.org/v1/badge/server/zhouhengchang/code-refactor.svg)](https://hostedmcp.org/servers/zhouhengchang/code-refactor/checks)

メンテナーの方へ

このリスティングを申請すると編集でき、READMEにHostedMCPバッジを追加できます。

リスティングを申請

インストールする前に

サーバーは付与された権限で動作します。業務に必要な最小限のトークンまたはデータベースロールを使用してください。

Code Refactor MCPサーバー

✓ 検証済みコミット 2026年10月18日

zhouhengchang/code-refactor · python · MIT

ローカルのOllamaまたはOpenAI互換のクラウドバックエンドを使用して、レガシーコードをモダンで慣習的なコードにリファクタリングします。

別名 zhouhengchang/code-refactor, code-refactor, workbuddy-code-refactor-connector

stdio リモート Developer Tools

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ツール: —
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最新バージョン: 1.0.4
最終コミット: 2026年10月18日
ライセンス: MIT

Code Refactor MCPとは

プロジェクトのREADMEから生成された概要

Code Refactor MCP server について

できること

1データプライバシーの維持リファクタリングタスクをローカルで実行することで、独自のコードが自社ハードウェアから外部に出ることを防ぎます。

プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。

Code Refactor MCPのインストール方法

フォーマット検証日 2026年11月10日Cursor に追加 Gooseに追加

Claude CodeCursorVS CodeVS Code CLIClaude DesktopCodexCodex config.tomlGemini CLIGemini settings.json

$ claude mcp add --env 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' code-refactor -- npx -y workbuddy-code-refactor-connector

~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "code-refactor": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

$ code --add-mcp '{"name":"code-refactor","type":"stdio","command":"npx","args":["-y","workbuddy-code-refactor-connector"],"env":{"OPENAI_API_KEY":"<YOUR_OPENAI_API_KEY>"}}'

claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

$ codex mcp add code-refactor --env 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' -- npx -y workbuddy-code-refactor-connector

~/.codex/config.toml

[mcp_servers.code-refactor]
command = "npx"
args = ["-y", "workbuddy-code-refactor-connector"]

[mcp_servers.code-refactor.env]
OPENAI_API_KEY = "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"

$ gemini mcp add -s user -e 'OPENAI_API_KEY=<YOUR_OPENAI_API_KEY>' code-refactor npx -- -y workbuddy-code-refactor-connector

~/.gemini/settings.json

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "workbuddy-code-refactor-connector"
      ],
      "env": {
        "OPENAI_API_KEY": "<YOUR_OPENAI_API_KEY>"
      }
    }
  }
}

サーバー起動前に7個の環境変数を設定してください（下記）。セットアップガイド:Claude Code Cursor VS Code Claude Desktop

設定

OPENAI_API_KEYシークレット
API key for the cloud endpoint, e.g. a DeepSeek key. Only needed when REFACTOR_BACKEND=openai.
OLLAMA_HOST
Ollama server address used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OLLAMA_MODEL
Ollama model name used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OPENAI_BASE_URL
Base URL of the OpenAI-compatible endpoint, e.g. https://api.deepseek.com/v1. Required when REFACTOR_BACKEND=openai.
OPENAI_MODEL
Cloud model name, e.g. deepseek-chat.
REFACTOR_BACKEND
Inference backend: 'ollama' (local, code stays on your machine, default) or 'openai' (any OpenAI-compatible cloud endpoint, e.g. DeepSeek).
REFACTOR_TIMEOUT_MS
Per-call timeout in milliseconds. Raise it for slow local CPU inference.

名前	説明	種類
OPENAI_API_KEY	API key for the cloud endpoint, e.g. a DeepSeek key. Only needed when REFACTOR_BACKEND=openai.	シークレット
OLLAMA_HOST	Ollama server address used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OLLAMA_MODEL	Ollama model name used when REFACTOR_BACKEND=ollama.
OPENAI_BASE_URL	Base URL of the OpenAI-compatible endpoint, e.g. https://api.deepseek.com/v1. Required when REFACTOR_BACKEND=openai.
OPENAI_MODEL	Cloud model name, e.g. deepseek-chat.
REFACTOR_BACKEND	Inference backend: 'ollama' (local, code stays on your machine, default) or 'openai' (any OpenAI-compatible cloud endpoint, e.g. DeepSeek).
REFACTOR_TIMEOUT_MS	Per-call timeout in milliseconds. Raise it for slow local CPU inference.

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ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能zhouhengchang/code-refactor is public and reachablegithub.com/zhouhengchang/code-refactor ↗合格
パッケージがこのリポジトリをソースとして指定workbuddy-code-refactor-connector names zhouhengchang/code-refactor as sourcenpmjs.com/package/workbuddy-code-refactor-connector ↗合格
ビルドの来歴 (Sigstore 証明)No build attestation published for this release未チェック
オープンソースライセンス (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗合格
過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-10-18github.com/zhouhengchang/code-refactor ↗合格
OpenSSF Scorecard未チェック
パッケージ名が有名なパッケージに酷似していないNo popular package one edit away from workbuddy-code-refactor-connector合格
パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし99 resolved dependencies checked; no critical advisoryosv.dev ↗合格
モデルへの隠れた指示がない0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
破壊的なツールがラベル付けされている未チェック
リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答HTTPS endpoint answered 403 (sign-in required)合格

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workbuddy-code-refactor-connector

WorkBuddy 代码重构连接器 —— 一个基于 Model Context Protocol 的 MCP Server，把「代码重构」能力封装成 AI 可直接调用的工具。

支持本地 Ollama 与任意 OpenAI 兼容的云端接口两种推理后端，通过环境变量切换。

功能

暴露两个 MCP 工具：

工具	参数	说明
`refactor_code`	`code`（源代码）、`task`（重构任务描述）、`language`（可选，语言提示）	执行代码重构，返回重构后的代码与说明
`check_status`	无	检查当前推理后端是否可用，并返回后端/模型信息

安装

npm install -g workbuddy-code-refactor-connector

或直接以 npx 运行（无需全局安装）：

npx workbuddy-code-refactor-connector

配置

所有配置均通过环境变量读取，包内不硬编码任何密钥。

方式一：本地 Ollama（默认，代码不出本机）

REFACTOR_BACKEND=ollama          # 默认值，可省略
OLLAMA_HOST=http://127.0.0.1:11434
OLLAMA_MODEL=deepseek-coder

方式二：云端 OpenAI 兼容接口

REFACTOR_BACKEND=openai
OPENAI_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1
OPENAI_MODEL=deepseek-flash
OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxx

全部环境变量

变量	默认值	说明
`REFACTOR_BACKEND`	`ollama`	推理后端：`ollama` \| `openai`
`OLLAMA_HOST`	`http://127.0.0.1:11434`	Ollama 服务地址
`OLLAMA_MODEL`	`deepseek-coder`	本地模型名
`OPENAI_BASE_URL`	`https://api.deepseek.com/v1`	OpenAI 兼容接口地址
`OPENAI_MODEL`	`deepseek-flash`	云端模型名
`OPENAI_API_KEY`	无	云端接口密钥（`openai` 后端必填）
`REFACTOR_TIMEOUT_MS`	`180000`	单次推理超时毫秒数（纯 CPU 本地推理较慢，默认放宽到 3 分钟）

接入 WorkBuddy

在 WorkBuddy 的连接器配置（mcp.json）中登记本服务：

{
  "mcpServers": {
    "code-refactor": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "workbuddy-code-refactor-connector"],
      "env": {
        "REFACTOR_BACKEND": "ollama",
        "OLLAMA_MODEL": "deepseek-coder"
      }
    }
  }
}

若使用云端后端，在 env 中补充 REFACTOR_BACKEND、OPENAI_BASE_URL、OPENAI_MODEL、OPENAI_API_KEY。

设计要点

密钥零硬编码：地址、模型名、密钥全部来自环境变量。
超时保护：所有工具调用都有超时上限，默认 180 秒。
错误可读：任何异常都转换为可读的中文提示，不向调用方抛出原始堆栈。
双后端：本地推理保障代码不出本机；云端接口用于追求更高重构质量。

许可

MIT

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Code Refactor MCPのよくある質問

Code Refactor MCPをClaude Codeに追加するには

Code Refactor MCPをCursorに追加するには

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コードをローカルに保持するにはどうすればよいですか？

ローカルのOllamaバックエンドを使用することで、コードがマシンから外部へ送信されないようにできます。

クラウドベースのモデルを使用できますか？

はい、REFACTOR_BACKENDをopenaiに設定することで、OpenAI互換のあらゆるクラウドインターフェースを使用できます。

事実

2026年11月14日

スター: 0
ダウンロード数（30日間）: —
最新バージョン: 1.0.4
最終コミット: 2026年10月18日
ライセンス: MIT
トランスポート: stdio, remote
パッケージ: workbuddy-code-refactor-connector

zhouhengchang ↗

コミュニティパブリッシャー

独立したメンテナーによって公開されています。

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オープンソースライセンス
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代替

Code Refactor向けスキル

対応クライアント

Claude Code Cursor VS Code Claude Desktop Codex Gemini CLI Windsurf Devin

README用のバッジ

HostedMCP チェックスコアを表示します。バッジは閲覧者を各クライアントのインストール手順へ導きます。

[![HostedMCP checks](https://api.hostedmcp.org/v1/badge/server/zhouhengchang/code-refactor.svg)](https://hostedmcp.org/servers/zhouhengchang/code-refactor/checks)

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Code Refactor MCPサーバー

Code Refactor MCPとは

Code Refactor MCP server について

できること

Code Refactor MCPのインストール方法

Claude CodeにCode Refactor MCPをインストール

CursorにCode Refactor MCPをインストール

VS CodeにCode Refactor MCPをインストール

VS Code CLIにCode Refactor MCPをインストール

Claude DesktopにCode Refactor MCPをインストール

CodexにCode Refactor MCPをインストール

Codex config.tomlにCode Refactor MCPをインストール

Gemini CLIにCode Refactor MCPをインストール

Gemini settings.jsonにCode Refactor MCPをインストール

設定

自動チェック

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workbuddy-code-refactor-connector

功能

安装

配置

方式一：本地 Ollama（默认，代码不出本机）

方式二：云端 OpenAI 兼容接口

全部环境变量

接入 WorkBuddy

设计要点

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Code Refactor MCPのよくある質問

Code Refactor MCPサーバー

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Code Refactor MCP server について

できること

Code Refactor MCPのインストール方法

Claude CodeにCode Refactor MCPをインストール

CursorにCode Refactor MCPをインストール

VS CodeにCode Refactor MCPをインストール

VS Code CLIにCode Refactor MCPをインストール

Claude DesktopにCode Refactor MCPをインストール

CodexにCode Refactor MCPをインストール

Codex config.tomlにCode Refactor MCPをインストール

Gemini CLIにCode Refactor MCPをインストール

Gemini settings.jsonにCode Refactor MCPをインストール

設定

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workbuddy-code-refactor-connector

功能

安装

配置

方式一：本地 Ollama（默认，代码不出本机）

方式二：云端 OpenAI 兼容接口

全部环境变量

接入 WorkBuddy

设计要点

许可

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