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MCP工具

MCP分析服务器

基于 TypeScript · 让 AI 助手直接操作你的系统与工具
英文名:mcp-adr-analysis-server
⭐ 28 Stars 🍴 12 Forks 💻 TypeScript 📄 MIT 🏷 AI 7.5分
7.5AI 综合评分
mcpadrai-agentsarchitectural-decision-records
✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 推荐使用:MCP分析服务器 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.5 分,在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案,这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析
MCP分析服务器 是一款基于 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。MCP 协议由 Anthropic 开发并开源,旨在建立 AI 模型与外部工具之间的标准化通信接口,目前已被 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 等主流 AI 工具采纳。

通过安装 MCP分析服务器,你的 AI 助手将获得额外的工具调用能力,可以用自然语言直接操控该工具的功能,无需学习复杂的命令行语法。MCP 工具的核心价值在于"一次配置,永久增强"——配置完成后,每次与 AI 对话时都可以无缝调用这些工具。

在技术实现上,MCP 工具通过标准的 JSON-RPC 协议与 AI 客户端通信,工具的功能以"工具列表"的形式暴露给 AI 模型,AI 可以按需调用。MCP分析服务器 提供了结构化的工具调用接口,使 AI 模型能够精确地理解和使用每个功能点,显著降低 AI 在工具使用上的错误率。

与传统的 API 集成相比,MCP 工具的优势在于无需编写代码——用户只需在配置文件中添加几行 JSON,即可让 AI 获得全新能力。AI Skill Hub 将 MCP分析服务器 评为 AI 评分 7.5 分,属于同类工具中的优质选择。
📋 工具概览

MCP分析服务器 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

GitHub Stars
⭐ 28
开发语言
TypeScript
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
7.5 分
工具类型
MCP工具
Forks
12
📖 中文文档
以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

MCP分析服务器 是一款遵循 MCP(Model Context Protocol)标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议,它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务,实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用,都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发,极大提升生产效率。

📌 核心特色
  • 通过标准 MCP 协议与 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端深度集成
  • 提供结构化工具调用接口,显著降低 AI 集成复杂度
  • 支持 Claude Desktop 和 Claude Code 无缝接入,开箱即用
  • 可与其他 MCP 工具组合叠加,构建完整 AI 工作站
  • 轻量无侵入设计,不影响现有系统架构
🎯 主要使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server

# 方式二:手动配置 claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "mcp-----": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-adr-analysis-server"]
    }
  }
}

# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
📋 安装步骤说明
  1. 确认已安装 Node.js(v18 或以上版本)
  2. 打开 Claude Desktop 或 Claude Code 的 MCP 配置文件
  3. 按「交给 Agent 安装 → Claude Desktop」标签中的 JSON 配置填入 mcpServers 字段
  4. 保存配置文件并重启 Claude 客户端
  5. 重启后,在对话中即可使用本工具
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 安装后在 Claude 对话中直接使用
# 示例:
用户: 请帮我用 MCP分析服务器 执行以下任务...
Claude: [自动调用 MCP分析服务器 MCP 工具处理请求]

# 查看可用工具列表
# 在 Claude 中输入:"列出所有可用的 MCP 工具"
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
  "mcpServers": {
    "mcp_____": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-adr-analysis-server"],
      "env": {
        // "API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

// 保存后重启 Claude Desktop 生效
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 90/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

MCP (Model Context Protocol) ADR (Architectural Decision Record) Analysis Server

GitHub License NPM Version Node.js TypeScript Good First Issues

AI-powered architectural analysis for intelligent development workflows. Returns actual analysis results, not prompts to submit elsewhere.

✨ Core Capabilities

🤖 AI-Powered Analysis - Immediate architectural insights with OpenRouter.ai integration 🏗️ Technology Detection - Identify any tech stack and architectural patterns 📋 ADR Management - Generate, suggest, and maintain Architectural Decision Records 🔗 Smart Code Linking - AI-powered discovery of code files related to ADRs and decisions 🛡️ Security & Compliance - Detect and mask sensitive content automatically 🧪 TDD Integration - Two-phase Test-Driven Development with validation 🚀 Deployment Readiness - Zero-tolerance test validation with hard blocking

📖 View Full Capabilities → · 📜 Release policy → · 🗒️ Changelog →

Prerequisites

Before installing, verify you have:

node --version  # Should show v20.0.0 or higher
npm --version   # Should show 9.0.0 or higher (included with Node.js 20+)

Required:

Network Requirements

  • Internet access required during npm install for native module compilation (tree-sitter incremental code parsers for YAML and TypeScript)
  • If behind a corporate proxy, set HTTP_PROXY and HTTPS_PROXY environment variables
  • Offline fallback: If native builds fail, the server operates in reduced mode without tree-sitter code analysis

📦 Quick Installation

```bash

Option 2: Use npx (no installation required)

npx mcp-adr-analysis-server

Option 4: RHEL 9/10 systems (special installer)

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server/main/scripts/install-rhel.sh | bash ```

Note: When installing from source, npm run build is required before running the server since the bin entry points to ./dist/src/index.js.

📖 Detailed Installation Guide → | RHEL Setup →

⚡ Quick Setup (3 Steps)

  1. Get API Key: Sign up at OpenRouter.ai/keys — OpenRouter is an API gateway that provides access to multiple AI models (Claude, GPT, etc.) through a single key. _No API key? The server still works in prompt-only mode — see Execution Modes below.
  2. Set Environment: OPENROUTER_API_KEY=your_key + EXECUTION_MODE=full
  3. Configure Client: Add to Claude Desktop, Cline, Cursor, or Windsurf
{
  "mcpServers": {
    "adr-analysis": {
      "command": "mcp-adr-analysis-server",
      "env": {
        "PROJECT_PATH": "/path/to/your/project",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your_key_here",
        "EXECUTION_MODE": "full"
      }
    }
  }
}
Claude Desktop users: Save this JSON to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows).

<details> <summary><b>Config locations for other clients</b></summary>

ClientConfig file location
**Claude Desktop (macOS)**~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
**Claude Desktop (Windows)**%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
**Cline (VS Code)**VS Code Settings → Cline → MCP Servers (or .vscode/cline_mcp_settings.json)
**Cursor**Cursor Settings → MCP → Add Server

</details>

<details> <summary><b>With ADR Aggregator (Optional)</b></summary>

{
  "mcpServers": {
    "adr-analysis": {
      "command": "mcp-adr-analysis-server",
      "env": {
        "PROJECT_PATH": "/path/to/your/project",
        "OPENROUTER_API_KEY": "your_key_here",
        "EXECUTION_MODE": "full",
        "ADR_AGGREGATOR_API_KEY": "agg_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Get your API key at adraggregator.com

</details>

📖 Full Configuration Guide → | Client Setup →

🔥 Firecrawl Integration (Optional — Skip for Getting Started)

Enhanced web research capabilities for comprehensive architectural analysis.

Note: You don't need Firecrawl for basic ADR analysis. The server works fully without it. Only configure Firecrawl if you need web research features like the perform_research tool with external sources.

<details> <summary><b>When is Firecrawl useful?</b></summary>

  • ADR research — automatically pull best practices from official docs when generating ADRs
  • Technology evaluation — compare frameworks by crawling their documentation and changelogs
  • Security audits — check CVE databases and security advisories for your dependencies
  • Migration planning — gather migration guides and breaking-change notes from upstream projects

</details>

```bash

🚀 Usage Examples

Just ask your MCP client in natural language — no code required:

"Analyze this React project's architecture and suggest ADRs for any implicit decisions"
"Generate ADRs from the PRD.md file and create a todo.md with implementation tasks"
"Check this codebase for security issues and provide masking recommendations"

The server returns actual analysis results instead of prompts to submit elsewhere!

<details> <summary><b>Programmatic Usage (Advanced)</b></summary>

If you're integrating the server into your own tooling via the MCP SDK:

// Basic project analysis
const analysis = await analyzeProjectEcosystem({
  projectPath: '/path/to/project',
  analysisType: 'comprehensive',
});

// Generate ADRs from requirements
const adrs = await generateAdrsFromPrd({
  prdPath: 'docs/PRD.md',
  outputDirectory: 'docs/adrs',
});

// Smart Code Linking - Find code related to ADR decisions
const relatedCode = await findRelatedCode(
  'docs/adrs/001-auth-system.md',
  'We will implement JWT authentication with Express middleware',
  '/path/to/project',
  {
    useAI: true, // AI-powered keyword extraction
    useRipgrep: true, // Fast text search
    maxFiles: 10, // Limit results
    includeContent: true, // Include file contents
  }
);

</details>

📖 Complete Usage Guide → | API Reference →

Try it out: This repo includes a sample-project/ directory with example ADRs and source code. Point PROJECT_PATH at it to experiment without affecting your own codebase. Note: The sample project is only available when cloning from source (Option 3 above). If you installed via npm (Option 1 or 2), create your own test project or clone the repo separately to access the sample: git clone --depth 1 https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server.git sample-test

🎯 Use Cases

👨‍💻 AI Coding Assistants - Enhance Claude, Cline, Cursor with architectural intelligence 💬 Conversational AI - Answer architecture questions with confidence scoring 🤖 Autonomous Agents - Continuous analysis and rule enforcement 🏢 Enterprise Teams - Portfolio analysis and migration planning

📖 Detailed Use Cases →

🌟 Quick Start for Contributors

  1. Fork the repository
  2. Clone your fork: git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/mcp-adr-analysis-server.git
  3. Create a branch: git checkout -b feature/your-feature-name
  4. Make your changes with tests
  5. Test: npm test (maintain >80% coverage)
  6. Submit a Pull Request

Option 3: From source (for development or customization)

git clone https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server.git cd mcp-adr-analysis-server && npm install && npm run build

Option 2: Self-hosted

export FIRECRAWL_ENABLED="true" export FIRECRAWL_BASE_URL="http://localhost:3000"

🌐 ADR Aggregator Integration (Optional)

ADR Aggregator is a platform for cross-team ADR visibility and governance. It provides:

  • Cross-repository knowledge graphs — See how architectural decisions relate across projects
  • Governance dashboards — Track ADR compliance, staleness, and review cycles
  • Template library — Access domain-specific ADR templates (security, API, database, etc.)
  • Team collaboration — Share architectural decisions organization-wide
Note: ADR Aggregator is optional. All core analysis features work without it.

```bash

4. (Optional) Sync to adraggregator.com

sync_to_aggregator(full_sync: true) ```

Benefits: Cross-team visibility • Staleness alerts • Compliance tracking • Organization-wide knowledge graph

📖 ADR Aggregator Guide → | 📖 MCP Integration Guide →

Set your API key (get one at adraggregator.com)

export ADR_AGGREGATOR_API_KEY="agg_your_key_here" ```

Workflow for New Repos

```bash

🔧 Troubleshooting

Common Issues:

  • RHEL Systems: Use special installer script
  • Tools return prompts: Set EXECUTION_MODE=full + API key
  • Module not found: Run npm install && npm run build
  • Permission denied: Check file permissions and project path

📖 Complete Troubleshooting Guide →

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-05-26
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

mcp-adr-analysis-server 是一个基于 MCP (Model Context Protocol) 标准构建的强大工具,专门用于架构决策记录 (ADR) 的自动化分析。它能够通过集成 OpenRouter.ai 提供智能化的架构洞察,帮助开发者在复杂的代码库中维护、生成并管理架构决策,确保技术决策的可追溯性与一致性。

⚡ 功能介绍

该项目具备多项核心 AI 能力:通过 OpenRouter.ai 实现 AI 驱动的架构分析;能够自��识别技术栈与架构模式;支持 ADR 的自动生成、建议与维护;具备智能代码链接功能,可将 ADR 与相关代码文件精准关联;此外,还内置了安全与合规性检测功能,帮助开发者及时发现潜在风险。

📋 环境依赖

在安装之前,请确保您的环境已安装 Node.js v20.0.0 或更高版本,以及 npm 9.0.0 或更高版本。由于项目在安装过程中需要通过 npm 下载并编译 tree-sitter 原生模块(用于解析 YAML 和 TypeScript),因此必须确保网络环境可以访问互联网。若处于企业内网环境,请务必正确配置 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 环境变量。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

您可以根据使用场景选择不同的安装方式:1. 全局安装(推荐频繁使用):使用 `npm install -g mcp-adr-analysis-server`;2. 免安装运行:直接使用 `npx mcp-adr-analysis-server`;3. 源码构建(适用于开发或自定义):通过 git clone 项目仓库后,执行 `npm install` 和 `npm run build` 进行编译。

🚀 使用教程

本项目支持通过自然语言与 MCP 客户端(如 Claude、Cline、Cursor 等)进行交互,无需编写代码。您可以直接询问:“分析这个 React 项目的架构并为隐式决策建议 ADR” 或 “根据 PRD.md 生成 ADR 并创建实现任务清单”。对于开��者而言,它不仅是 AI 编程助手的增强插件,也能作为自主 Agent 进行持续的架构规则检查。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

项目支持多种配置模式以适应不同环境。对于云服务集成,可以通过设置 `FIRECRAWL_ENABLED="true"` 并配置相应的 `FIRECRAWL_API_KEY` 来启用;若采用自托管模式,则需配置 `FIRECRAWL_BASE_URL`。此外,若需使用 ADR Aggregator 服务,请务必通过环境变量设置 `ADR_AGGREGATOR_API_KEY`。

🔌 API 说明

本项目通过环境变量管理关键的 API 密钥。开发者需要前往 adraggregator.com 获取专属的 API Key,并通过 `export ADR_AGGREGATOR_API_KEY="your_key_here"` 的方式进行配置,以确保分析功能与数据聚合服务的正常通信。

🔄 工作流/模块

对于新仓库的使用流程,本项目旨在通过 AI 自动识别项目结构并建立架构文档。通过集成到开发工作流中,它可以实现从需求文档 (PRD) 到架构决策 (ADR) 再到任务清单 (todo.md) 的自动化转化,确保代码实现与架构设计保持高度同步。

❓ FAQ 摘要

针对常见问题,RHEL 系统用户建议使用专门的安装脚本;若遇到工具仅返回提示词而非结果的情况,请尝试设置 `EXECUTION_MODE=full` 并配置 API Key;若出现模块缺失错误,请重新执行 `npm install && npm run build`;对于权限问题,请重点检查文件权限与项目路径设置。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-25

高质量的MCP分析服务器,具有较强的实用价值

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
部署方案
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能
👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
👥 适合人群
Claude Desktop / Claude Code 用户AI 工具开发者需要扩展 AI 能力的专业人士自动化工程师
🎯 使用场景
  • 在 Claude Desktop 对话中直接调用本地工具,实现 AI 与系统的深度联动
  • 通过自然语言驱动复杂的多步骤自动化任务,代替繁琐手动操作
  • 将多个 MCP 工具组合使用,构建个人专属 AI 工作站
⚖️ 优点与不足
✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +标准化 MCP 协议,生态互联性强
  • +与 Claude 官方生态无缝对接
  • +即插即用,配置简单快捷
⚠️ 不足
  • 依赖 Claude 客户端,非 Claude 用户无法使用
  • MCP 协议仍在持续演进,接口可能变更
  • 需要一定的配置步骤
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ
mcp-adr-analysis-server 是一款TypeScript开发的AI辅助工具。开源MCP工具:A sophisticated Model Context Protocol (MCP) server for analyzing Architectural 。⭐28 · TypeScript 主要应用场景包括:分析架构决策记录。
💡 AI Skill Hub 点评

总体来看,MCP分析服务器 是一款质量良好的MCP工具,在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态,建议收藏备用,结合自身场景选择合适时机引入使用。

⬇️ 获取与下载
⬇ 下载源码 ZIP

✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 MCP分析服务器
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🌐 原始信息
原始名称 mcp-adr-analysis-server
原始描述 开源MCP工具:A sophisticated Model Context Protocol (MCP) server for analyzing Architectural 。⭐28 · TypeScript
Topics mcpadrai-agentsarchitectural-decision-records
GitHub https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server
License MIT
语言 TypeScript
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server 🌐 官方网站  https://tosin2013.github.io/mcp-adr-analysis-server/

收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-26 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。