如何使用 SonarQube 和 E2B 构建 AI 驱动的代码质量工作流
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本指南演示如何使用 E2B 沙盒 和 Docker 的 MCP 目录构建 AI 驱动的代码质量工作流。您将创建一个系统，该系统使用 SonarQube 自动分析 GitHub 仓库中的代码质量问题，然后生成包含修复方案的拉取请求。
您将构建什么
您将构建一个 Node.js 脚本，该脚本启动 E2B 沙盒，连接 GitHub 和 SonarQube MCP 服务器，并使用 Claude Code 分析代码质量并提出改进建议。这些 MCP 服务器以容器形式运行，作为 E2B 沙盒的一部分。
您将学到什么
在本指南中，您将学习：
- 如何创建带有多个 MCP 服务器的 E2B 沙盒
- 如何为 AI 工作流配置 GitHub 和 SonarQube MCP 服务器
- 如何在沙盒内使用 Claude Code 与外部工具交互
- 如何构建自动化的代码审查工作流以创建质量门禁拉取请求
为何使用 E2B 沙盒？
在 E2B 沙盒中运行此工作流相比本地执行具有以下优势：
- 安全性：AI 生成的代码在隔离的容器中运行，保护您的本地环境和凭证
- 零设置：无需在本地安装 SonarQube、GitHub CLI 或管理依赖项
- 可扩展性：代码扫描等资源密集型操作在云端运行，不消耗本地资源
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