Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
ADR drift detection, content safety, and decision memory for architectural decisions
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
PROJECT_PATH, OPENROUTER_API_KEY, EXECUTION_MODE, ADR_DIRECTORYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
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": {
"adr-analysis": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-adr-analysis-server"
],
"env": {
"PROJECT_PATH": "your-value",
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"EXECUTION_MODE": "your-value",
"ADR_DIRECTORY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add adr-analysis --env PROJECT_PATH=your-value --env OPENROUTER_API_KEY=your-value --env EXECUTION_MODE=your-value --env ADR_DIRECTORY=your-value -- npx -y mcp-adr-analysis-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"adr-analysis": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-adr-analysis-server"
],
"env": {
"PROJECT_PATH": "your-value",
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"EXECUTION_MODE": "your-value",
"ADR_DIRECTORY": "your-value"
}
}
}
}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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"adr-analysis": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-adr-analysis-server"
],
"env": {
"PROJECT_PATH": "your-value",
"OPENROUTER_API_KEY": "your-value",
"EXECUTION_MODE": "your-value",
"ADR_DIRECTORY": "your-value"
}
}
}
}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.
PROJECT_PATH envEXECUTION_MODE envADR_DIRECTORY envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto tosin2013 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Das musst du eintragen: OPENROUTER_API_KEY
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.14.19) kam vor 10 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
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 63 tools powered by your host LLM via CE-MCP.
The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that enables seamless integration between AI assistants and external tools and data sources. Think of it as a universal adapter that lets AI assistants like Claude, Cline, and Cursor connect to specialized servers. This server gives your AI assistant the ability to detect ADR drift against live code, mask sensitive content before it leaks, and remember architectural decisions across conversations.
What: MCP server that validates architectural decisions against your actual code — drift detection, content safety, and decision memory Who: AI coding assistants (Claude, Cline, Cursor, Windsurf), enterprise architects, development teams Why: Catch stale ADRs before they cause production incidents — live validation against code evidence, no API key required How: npm install -g mcp-adr-analysis-server → Add to your MCP client → Start analyzing
Key Features: Tree-sitter AST analysis • Security content masking • Drift detection • CE-MCP orchestration directives • Deployment readiness validation
Key Terms
| Term | Definition |
|---|---|
| ADR | Architectural Decision Record — A document that captures an important architectural decision along with its context, alternatives considered, and consequences. |
| MCP | Model Context Protocol — An open standard enabling AI assistants to connect to external tools and data sources. |
| CE-MCP | Claude-Enriched MCP — Execution mode where tools return orchestration directives for the host LLM instead of making their own AI calls. Default since v2.14. |
| Tree-sitter | An incremental parsing library that provides AST (Abstract Syntax Tree) analysis for 50+ languages. Used for semantic code understanding, extracting function signatures, and identifying architectural patterns. |
| Session & Tool-Usage Tracker | Project-local tracking of session intents, tool executions, and ADR registrations, with keyword-scored retrieval over JSON snapshots. Supports workflow continuity and tool-usage evidence — not a graph database. |
| Smart Code Linking | Discovery of code files related to ADRs and architectural decisions, using keyword extraction and ripgrep search. |
| ADR Aggregator | Optional SaaS integration for syncing and sharing ADR context across teams (ADR_AGGREGATOR_API_KEY). |
Author: Tosin Akinosho | Repository: GitHub | Version: 2.14.12
🔄 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 →](docs/explanation/index.md) · 📜 [Release policy →](RELEASES.md) · 🗒️ [Changelog →](CHANGELOG.md)
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:
npm install for native module compilation (tree-sitter incremental code parsers for YAML and TypeScript)HTTP_PROXY and HTTPS_PROXY environment variables# Option 1: Global installation (recommended for frequent use)
npm install -g mcp-adr-analysis-server
npx mcp-adr-analysis-server
git clone https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server.git cd mcp-adr-analysis-server && npm install && npm run build
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server/main/scripts/install-rhel.sh | bash
Note: When installing from source,
npm run buildis required before running the server since thebinentry points to./dist/src/index.js.
📖 [Detailed Installation Guide →](docs/tutorials/01-first-steps.md) | [RHEL Setup →](scripts/install-rhel.sh)
npm install -g mcp-adr-analysis-server{
"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).
Config locations for other clients
| Client | Config 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 →](docs/how-to-guides/vscode-integration.md) — step-by-step setup for Cline, Continue, and VS Code native MCP with example configs.
Optional: OpenRouter Full Mode (legacy)
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.
Optional: ADR Aggregator integration
{
"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
📖 [Full Configuration Guide →](docs/reference/mcp-client-config.md) | [Client Setup →](docs/reference/environment-config.md)
| CE-MCP (default) | Full Mode (legacy) | Prompt-Only | |
|---|---|---|---|
| Requires API key? | No | Yes (OPENROUTER_API_KEY) | No |
| Returns | Orchestration directives for the host LLM to execute | Server-side AI analysis results | Prompts you can paste into any AI chat |
| Set via | Default (no env var needed) | EXECUTION_MODE=full | EXECUTION_MODE=prompt-only |
| Best for |
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo