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

opendrs

von error-pathVersion 0.5.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.error-path/opendrs

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

PR blast radius and 0-1 risk score from git history, so low-risk PRs can be auto-approved.

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: Entwicklertools

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": {
    "opendrs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add opendrs -- npx -y @error-path/opendrs mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "opendrs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "opendrs": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 error-path 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 Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 1384 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 76 % der anderen 1384 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1384 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 opendrs 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 (0.5.0) kam vor 14 Tagen 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 15 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

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.

opendrs: PR blast radius analyzer and risk score for safe auto-approval

A calibrated 0-1 risk score for every pull request, so AI-reviewed, low-blast-radius PRs can be auto-approved into the merge queue while risky ones still wait for a human.

AI agents now write and review code faster than people can read it, so human review has become the bottleneck. Most pull requests are low risk, and a few cause most incidents. opendrs measures each PR's blast radius and risk: what the change touches, how many files depend on it, the history of the files it changes, author experience, missing tests and critical paths. It turns that into a 0-1 score using signals from your own git history. A team then sets a policy. For example, a PR that scores below 0.3 and has passed an AI review (Claude, CodeRabbit, Copilot or any check run) is approved and sent to the merge queue or auto-merge. Riskier PRs still wait for a human. The approach follows Meta's Diff Risk Score (DRS); opendrs is an independent, open-source implementation that runs in any git repository, with no service to host.

Contents: Install · Quick start · How it works · Features · Results · CLI and MCP · Documentation · Limitations · Compared with other tools · Prior art

Install

Use it asCommandDetails
GitHub Actionuses: error-path/opendrs@v0 (Marketplace)Comments, labels and, optionally, approves and merges. GitHub Action reference
CLInpx @error-path/opendrs scoreCLI, MCP server, Claude Code plugin and agent skill
MCP server (any agent)npx -y @error-path/opendrs mcpTools: score_diff, explain_file_risk, list_hotspots, suggest_reviewers
Claude Code plugin (skill plus MCP server)/plugin marketplace add error-path/opendrs, then /plugin install opendrs@opendrs
Agent skill (Claude Code, Cursor, Codex and others)npx skills add error-path/opendrsskills/opendrs/SKILL.md
Docker (MCP server over stdio)docker build -t opendrs . && docker run -i --rm -v "$PWD:/repo" opendrsMount the repository to score at /repo

Website and guides: error-path.github.io/opendrs.

Quick start

Score your current branch against the default branch. No configuration or API key is needed:

npx @error-path/opendrs score

You get a score, a tier (green, yellow or red), the signals that drove it with their evidence, and the policy decision. --json prints the full result, and --fail-above 0.6 makes the command exit 1 above a threshold.

To score every pull request, add .github/workflows/opendrs.yml (or run npx @error-path/opendrs init):

name: opendrs

on: pull_request: types: [opened, synchronize, reopened, ready_for_review, labeled, unlabeled] permissions: contents: read pull-requests: write checks: read jobs: opendrs: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v5 with: fetch-depth: 0 # required: the score reads past commits and authors
  • uses: error-path/opendrs@v0

This only comments and labels. Approval is off until you turn it on in .opendrs.yml on your default branch; see how to auto-approve low-risk PRs and the GitHub Action reference.

How it works

flowchart LR

diff["git diff merge-base...head"] --> signals hist["git history"] --> signals imports["import graph"] --> signals llm["LLM judge (optional)"] --> signals signals["Signals each with evidence and provenance"] --> model["Logistic model score = sigmoid(b + Σ w·x)"] model --> tier["Tier green / yellow / red"] tier --> policy["Policy blocks, size cap, unknowns, AI review, sampling"] policy --> decision["auto-approve deferred-review waiting-ai-review human-review"]

  1. Signals. Each signal provider reads the diff, the history and the import graph and emits features: size, how spread out the change is, past fixes and reverts in the touched files, the author's experience with them, complexity, blast radius (transitive dependents), critical paths and missing tests. Every signal records how it was obtained (observed, derived, inferred or unknown) and the evidence behind it. All signals
  2. Model. A logistic regression turns the features into a probability. Each signal's contribution w·x is reported, so you can see why a PR scored what it did. Out of the box the weights are hand-set priors; opendrs calibrate fits them to your repository. Calibration and backtesting
  3. Tiers. The score maps to green, yellow or red, mirroring Meta's gates. Thresholds can be absolute scores or percentiles of your own history.
  4. Policy. Ordered rules turn the score into a decision. Policy and safety rails

Where opendrs sits in your PR flow

A PR now often gets two rounds of AI review before a human looks at it. Those rounds catch local defects: typos, missing null checks, an obvious off-by-one. By the time a human opens the PR, that work is done, and what is left is a design and architecture judgment call made with less context than before. opendrs is built for that moment: it tells the final human how much attention the PR needs and names up to five architecture and history facts — a new import between modules, a broken public contract, a file that usually changes with one the PR didn't touch — that neither the editor nor the AI review comments showed. See the captain brief.

Features

FeatureWhat it doesDefaultDocs
Risk signalsSize, spread, file history, author experience, complexity, blast radius, critical paths, tests, languageonSignals
Calibration and backtestFit the weights to your history and measure capture at 5 / 10 / 50 % gatedrun on demandCalibration
Hard blocks and safety railsBlocked paths, binaries, submodules, self-modification guard, sampling, stale-approval checksonPolicy
Auto-approvalApprove green PRs after your AI review passes, then auto-merge or the merge queueoffAuto-approve guide
LLM judgeClassifies every hunk into safe or risk categories; can only raise the scoreoffLLM judge
requireSafe gateAuto-approve only when the judge calls every hunk safe with enough confidenceoffLLM judge
Per-source policyHuman, bot or AI-agent PRs get their own stricter green, daily cap and track recordoffPolicy
Deferred reviewA PR just above green lands now and gets a post-merge reviewoffPolicy
Landing delayAn eligible PR waits before approval, so a human can vetooffPolicy
Freeze windowsSuspend or tighten auto-approval on weekends or peak datesoffPolicy
Content blocklistRegexes on added lines send a PR to a humanoffConfiguration
Reviewer assignmentOne of the top three experts is asked to review risky PRson in the ActionPolicy
HotspotsRank files by risk at restrun on demandCLI and MCP
Review briefRanks hunks to read first, fixed check questions, safe-to-skim list, hard-rule reasons — recipes for claude-code-action, Bugbot, CodeRabbit (limited), Copilot and Codex (paste)onLLM reviewers, CLI and MCP
Pre-PR self-checkLists the ids an author agent should fix or explain before opening the PR; opendrs reads the verdicts back from the head commit and adds one advisory line, never part of the gateoffSelf-check recipe
Verification passOne batched LLM call re-checks every captain fact, review-first hunk and check with fresh context and keeps, drops or downgrades each one; never changes the score, tier or policyoffVerification pass
Incident feedbackopendrs feedback records incidents for calibrationrun on demandCalibration

Every setting lives in .opendrs.yml, read from the base branch so a PR cannot loosen its own gate: configuration reference.

Results

BenchmarkResultDetails
ApacheJIT (15 Apache Java projects, official 2017–2019 test years, apache/hadoop left out because it has no positive labels)Calibrated opendrs: AUC 0.823; catches 67 % of buggy commits in its riskiest 30 %, on par with a regression on the classic JIT metrics (0.821, 66 %)Results on ApacheJIT
ApacheJIT with the LLM judge (Claude Sonnet 5, 800 sampled test commits)At confidence 8, the commits the judge calls all-safe are buggy at 5.3 %, against a 25.5 % base rateWith the structured LLM judge
27 public repositories (calibrate, then backtest)Calibration beat the default priors on held-out commits in all nine repositories of the first runBenchmark results

CLI and MCP

CommandWhat it does
opendrs scoreScore merge-base(base, head)..head
opendrs explain A file's history, fixes, authors, dependents and path policy
opendrs hotspotsRank files by risk at rest
opendrs calibrate / opendrs backtestFit the model to your history; compare default and calibrated models
opendrs feedbackRecord an incident in .opendrs/incidents.jsonl
opendrs initWrite a commented .opendrs.yml and a comment-only workflow
opendrs mcpRun the MCP server

Flags, exit codes, MCP tools and the agent skill: CLI, MCP server, Claude Code plugin and agent skill.

Documentation

PageRead it when you want to
Auto-approve low-risk PRsset up a risk-based approval gate step by step
GitHub Action referencelook up inputs, outputs, permissions, branch rules and the scheduled sweep
Policy and safety railsknow exactly why a PR was or was not approved
Configuration referencechange .opendrs.yml
Risk signalssee what opendrs measures and how
What is the blast radius of a PR?understand blast radius
LLM judgeturn on the optional LLM judge or the requireSafe gate
Feeding the review brief to an LLM reviewerget opendrs's findings in front of Claude Code, claude-code-action, Bugbot, CodeRabbit, Copilot or Codex
The captain briefknow what the final human reviewer sees: priority, reviewer, and the architecture and history facts
Verification passturn on an LLM re-check of the brief's facts before a human reads them

| [

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

PopNx fragen