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MCP分析服务器
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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

Your ADRs are lying to you. This MCP server catches it — live drift detection validates architectural decisions against your actual code. Plus content safety, decision memory, and 64 tools powered by your host LLM via CE-MCP.

✨ Core Capabilities

🔄 Drift Detection - Validate ADR decisions against live code and infrastructure evidence 🛡️ Content Safety - Detect and mask secrets, PII, and sensitive content automatically 🧠 Decision Memory - Session & tool-usage tracking with keyword-scored retrieval 🏗️ Technology Detection - Identify any tech stack and architectural patterns 📋 ADR Management - Generate, suggest, and maintain Architectural Decision Records 🔗 Smart Code Linking - Discovery of code files related to ADRs and decisions 🚀 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 (2 Steps)

  1. Install: npm install -g mcp-adr-analysis-server
  2. Configure Client: Add to Claude Desktop, Cline, Cursor, or Windsurf — no API key required
{
  "mcpServers": {
    "adr-analysis": {
      "command": "mcp-adr-analysis-server",
      "env": {
        "PROJECT_PATH": "/path/to/your/project"
      }
    }
  }
}

That's it. The server runs in CE-MCP mode by default — your host LLM (Claude, GPT, etc.) executes the analysis using orchestration directives returned by the tools. No external API key needed.

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)
**VS Code (native MCP)**.vscode/mcp.json in workspace root
**Cursor**Cursor Settings → MCP → Add Server

📖 VS Code Integration Guide → — step-by-step setup for Cline, Continue, and VS Code native MCP with example configs.

</details>

<details> <summary><b>Optional: OpenRouter Full Mode (legacy)</b></summary>

If you want the server to make its own AI calls (bypassing the host LLM), add an OpenRouter API key:

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

Sign up at OpenRouter.ai/keys. This mode is not recommended — CE-MCP produces equivalent results using your existing host LLM context.

</details>

<details> <summary><b>Optional: ADR Aggregator integration</b></summary>

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

Get your API key at adraggregator.com

</details>

📖 Full Configuration Guide → | Client Setup →

🚀 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 structured analysis and orchestration directives that your host LLM executes in context.

<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',
  {
    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 (do not drop below the coverage floor)
  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

🌐 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 directives instead of results: This is expected in CE-MCP mode — your host LLM executes the directives. For server-side execution, set EXECUTION_MODE=full + OPENROUTER_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
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 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:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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