Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Deterministic

von archradhqVersion 0.4.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.archradhq/deterministic

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Deterministic IR/IR-LINT validation, policy packs, drift vs exports (archrad). Apache-2.0.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "deterministic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@archrad/deterministic"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add deterministic -- npx -y @archrad/deterministic

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "deterministic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@archrad/deterministic"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "deterministic": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@archrad/deterministic"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto archradhq bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 8 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Deterministic sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.4.1) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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AI Deprecations

von aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@archrad/deterministic

Your architecture drifts before you write a single line of code. archrad validate catches it — deterministically, in CI, before the PR merges.

Define your system as a graph. ArchRAD compiles it, lints it against architecture rules, and tells you exactly what's wrong — with rule codes, not opinions.

New in 0.7.x — archrad demo runs a full example with zero setup, and archrad scan

drafts an IR from any repo with every node cited to file:line. Lint findings only

decrease in this release; nothing that passed on 0.6.x can start failing.

See the changelog.


Quick start (60 seconds)

npm install -g @archrad/deterministic

archrad demo

No IR file, no flags, no config — runs from any directory. Lints a bundled example and shows you the findings:

    orders-api (http)  ──▶  orders-db (postgres)

⚠️ IR-LINT-DIRECT-DB-ACCESS-002: API node "orders-api" connects directly to datastore node "orders-db" Fix: Introduce a service or domain layer between HTTP handlers and persistence. ⚠️ IR-LINT-MISSING-AUTH-010: HTTP entry node "orders-api" has no auth node or auth config … ⚠️ IR-LINT-NO-HEALTHCHECK-003: No HTTP node exposes a typical health/readiness path …

Then run it on your own repo
archrad scan . --out draft.ir.json    # draft an IR — every node cited to file:line

archrad validate --ir draft.ir.json # lint it

scan reads your Docker Compose, Kubernetes manifests, Terraform, OpenAPI, package manifests, and source code, then grades every node by confidence so you can see what was parsed versus guessed. The output is a normal IR file — review it, edit it, commit it.

Already have an OpenAPI spec or a Backstage catalog? Skip the scan:

archrad ingest openapi --spec ./openapi.yaml --out ./graph.json

archrad ingest backstage --catalog . --out ./graph.json

Once a graph is committed, archrad validate is your CI gate — exit 1 blocks the merge.


What it does

ArchRAD is a blueprint compiler and governance layer. You define your architecture as an IR — nodes, edges, allowed connections — and ArchRAD validates it against a deterministic rule engine. The same IR, the same rules, the same inputs always produce the same findings.

CommandWhat it checksCodes
archrad validateGraph structure + architecture lintIR-STRUCT-* IR-LINT-*
archrad lintArchitecture lint only (fast inner-loop; skips structural)IR-LINT-*
archrad explain Canonical rule guidance without running a pass—
archrad policies-sha256 --dir Generate a archrad-policy-pack.sha256 manifest for signed PolicyPacks—
archrad validate-driftIR vs generated code on diskDRIFT-*
archrad scanDraft IR from a repo — topology, OpenAPI, manifests, code; every node cited + graded by confidence—
archrad reconstructDraft IR from source code alone (one of scan's four signal sources, usable standalone)—
archrad ingest openapiDerive IR from OpenAPI (local path or https URL for --spec; -H for URL auth headers)—
archrad ingest backstageBackstage catalog-info.yaml → IR (Component, Resource, API, System; Location file targets)—
archrad fragment mergeMerge 2+ IR files — union by node.id (conflicts → stderr); --prefix-fragments for disjoint union—
archrad exportCompile IR → FastAPI or Express + Docker—

Ingest + merge workflows: `docs/INGEST.md`. All commands / flags: `docs/CLI_REFERENCE.md`. Codegen (`export`): `docs/EXPORT.md`.


Draft an IR from a real repo (archrad scan)

archrad scan points at a repository and emits a draft IR — never a final answer, always something to review and edit. It runs six extractors, graded by how much they have to guess:

SourceSignalConfidence
Topologydocker-compose.yml, Kubernetes manifestshigh — a declaration, parsed for real
InterfaceOpenAPI / Swaggermedium — documents a real surface, but only what's documented
Infrastructure-as-codeTerraform (*.tf)medium — a real declaration, but read via regex, not a true HCL parse
Manifestpackage.json, requirements.txt, go.mod, pom.xmllow — a driver dependency implies an edge, not proof it's used
Codepattern scan of source (Node.js/TS, Python, C#)low — regex over text, no semantic understanding

Every node and edge carries config.provenance[] — inferred_from: "file:line", a confidence, and which extractor found it — so nothing has to be taken on faith. When two extractors describe the same thing, scan merges them (keeping the highest-confidence body, unioning all provenance) instead of duplicating or erroring.

archrad scan . --dry-run                       # print the draft, write nothing

archrad scan ./server --out draft.ir.json # write it archrad scan . --extractors compose,manifest # only run specific extractors archrad scan . --scope all # include tests, examples, docs, and demos

CLI scans default to --scope production so fixtures, documentation examples, Storybook stories, and test-only manifests do not become production findings. Use --scope all when those artifacts are the subject of the review. Library callers retain the backwards-compatible scope: 'all' default.

The output is a normal IR file — pipe it straight into archrad validate once you've reviewed it. Full flags: `docs/CLI_REFERENCE.md`.


Implementation governance (archrad reconstruct + --codebase)

"The IR looks clean — but is that what was actually shipped?"

The validation pipeline above checks your authored IR (the design contract). The --codebase flag bridges the gap to the real codebase by reconstructing an IR from source code and comparing them.

The "dummy IR" attack — and how to catch it

A developer can author a compliant IR (passes all IR-STRUCT-* and IR-LINT-* rules) while the actual code bypasses the documented architecture. The most dangerous pattern: an IR that shows a clean service layer but code that directly queries the database.

# Catch discrepancies between the authored design and the shipped code

archrad validate --ir authored-ir.json --codebase ./src --report findings.html

When --codebase is provided, the pipeline runs three stages:

  1. IR-STRUCT-* structural validation on the authored IR
  2. IR-LINT-* architecture lint on the authored IR
  3. IR-DRIFT-IMPL-* comparison of authored IR vs reconstructed codebase IR
IR-DRIFT-IMPL-* rules

Implementation drift uses a separate exit threshold: `--fail-on`, `--fail-on-warning`, and `--max-warnings` apply only to IR-STRUCT-*, IR-LINT-*, and merged PolicyPack findings. IR-DRIFT-IMPL-* are gated solely by `--impl-drift-fail-on` (default: drift severities `error` fail the command).

CodeSeverityWhat it catches
IR-DRIFT-IMPL-000warningAuthored IR could not be parsed for drift comparison (fix structural issues first)
IR-DRIFT-IMPL-001warningIR declares HTTP-like entry nodes but reconstruction detected zero artifacts in --codebase
IR-DRIFT-IMPL-002warningHTTP / health routes in code but authored IR has no HTTP-like nodes
IR-DRIFT-IMPL-003errorDirect DB connection in code, no DB edge in authored IR
IR-DRIFT-IMPL-004errorHTTP route in code not present in authored IR
IR-DRIFT-IMPL-005warningService-to-service call in code, no edge in authored IR
IR-DRIFT-IMPL-006infoAuth middleware in code, no auth node in authored IR

IR-DRIFT-IMPL-003 is the critical one. An error there means the authored IR hides a direct DB dependency.

Reconstruct standalone
# Just reconstruct — write the IR without comparing

archrad reconstruct --from ./src --output reconstructed-ir.json

Force language detection

archrad reconstruct --from ./src --language python --output py-ir.json

Print to stdout (dry-run)

archrad reconstruct --from ./src --dry-run

Show every detected artifact

archrad reconstruct --from ./src --verbose

Supported languages
LanguageDetected patterns
Node.js / TypeScriptExpress, Fastify, NestJS routes + controllers; BullMQ workers, Agenda jobs, cron schedules; pg, Prisma, TypeORM, Sequelize, Mongoose, Redis, BullMQ, Firebase; Passport, express-jwt, NestJS guards, Auth0, Okta, Keycloak, Cognito; axios, got, node-fetch, gRPC; outbound HTTP URLs extracted per destination
PythonFlask, FastAPI, Django URLs, DRF @action; SQLAlchemy, psycopg2, asyncpg, PyMongo, motor, redis-py; login_required, jwt_required, FastAPI OAuth2; requests, httpx, aiohttp, gRPC
C#Minimal API MapGet/MapPost; ASP.NET Core [HttpGet]/[ApiController]; EF Core DbContext, Npgsql, Dapper; [Authorize], AddAuthentication, JWT bearer; HttpClient, gRPC, RestSharp
Service decomposition (Node.js)

The reconstructor detects service boundaries and creates one node per service rather than collapsing everything into a single gateway:

LayoutDetection signalResult
Files in routes/ or controllers/ directoryrouter.get/post/… in dedicated fileOne service node per file
NestJS controllers@Controller decorator / *.controller.ts namingOne service node per controller file
Entry file with app.listen()Mounts other routersgateway node
BullMQ / Agenda / cron filesnew Worker(…), agenda.define(…)worker node
Monolithic file (all routes in one file)Single file, no routes/ dirSingle gateway node — no forced split

Edges between nodes reflect what the reconstruction found:

  • gateway → service edges are added for all decomposed services.
  • service → database edges appear only when the route file itself contains a DB import or env var reference (not when DB access is hidden behind a shared utility module).
Node naming

DB and cache nodes use the most user-recognizable name available:

  1. Env var name — process.env.REDIS_URL → node named "redis", process.env.SESSION_REDIS_URL → "session-redis"
  2. Connection variable name — const userDb = new Pool(…) → node named "userDb" (for unique variable names)
  3. Library / driver name — fallback when no env var or named variable is detectable

Node IDs and names never include env_var or other detection-method metadata.

External service identification

Outbound HTTP/gRPC calls create distinct external nodes per destination:

  • axios.post('https://api.stripe.com/…') → node "stripe"
  • fetch('https://auth0.com/oauth/token') → node "auth0"
  • new PaymentServiceClient('payments-svc:50051') → node "payment" (gRPC)
  • Generic fallback for clients without a detectable URL: one shared "external-service" node
Honest scope limits

Reconstruction is best-effort signal, not certainty:

  1. Dynamic patterns — eval, reflection, metaprogramming, and generated code are not detected.
  2. Runtime config — topology decisions made at runtime (feature flags, config-driven routing) cannot be statically analyzed.
  3. Cross-language services — a single codebase containing multiple language runtimes reduces accuracy.
  4. Heavy abstractions — macro-based or annotation-processor-heavy frameworks may obscure routes or co

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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