Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Archiet Audit

de Aniokoversión 0.1.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Anioko/archiet-audit

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Submit architecture docs, get a consulting-grade traceability audit at a shareable URL

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "archiet-audit": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "archiet-audit-mcp"
      ],
      "env": {
        "ARCHIET_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add archiet-audit --env ARCHIET_BASE_URL=your-value -- uvx archiet-audit-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "archiet-audit": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "archiet-audit-mcp"
      ],
      "env": {
        "ARCHIET_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "archiet-audit": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "archiet-audit-mcp"
      ],
      "env": {
        "ARCHIET_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

  • ARCHIET_BASE_URL env
    Override the Archiet instance base URL (defaults to https://archiet.com)

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub Anioko, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32718 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 12% de los otros 32718 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32718 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Archiet Audit?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.2) llegó al registro hace 5 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
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Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

Archiet X-Ray

mcp-name: io.github.Anioko/archiet-xray

See what your AI sees. Your codebase is too big for any AI agent's context window. The agent reads 40 files out of 4,000, makes a change, and you have no way to know whether it respected the architecture — or quietly violated it.

X-Ray extracts the *actual* architecture of any repo — deterministically, no LLM, code never leaves your machine — and gives it to both you (an interactive map) and your AI agent (an MCP server + context pack).

$ python xray.py .

Archiet X-Ray v0.2.0 — your-repo visibility score : 78/100 prod readiness : 71/100 (near production-ready) code files : 3,412 (1,907 read, 1,584 with elements) routes : 214 entities : 87 async tasks : 31 findings : 6 wrote : .archiet/ARCHITECTURE.md .archiet/AGENT_CONTEXT.md .archiet/architecture.json .archiet/diagrams/diagrams.html (+3 .mmd)

What you get

FileWhat it is
ARCHITECTURE.mdHuman-readable map: module dependency graph (Mermaid), domain model, every route with auth status, dependency hotspots, risk findings, production-readiness scorecard
AGENT_CONTEXT.mdDrop into your CLAUDE.md / rules file — makes Claude Code, Cursor, and Windsurf respect your architecture *today*
architecture.jsonThe machine-readable model (the "repo genome")
diagrams/Architecture diagrams as Mermaid sources + a self-contained HTML viewer — module dependency graph, ER / domain-model diagram, HTTP route map

Production-readiness score (new in 0.2)

A deterministic 0–100 production-readiness score over 8 dimensions: route auth coverage, secrets hygiene, client token storage, data-layer discipline, test footprint, migration discipline, ops readiness (Docker/CI/.env contract), and docs/API contract. Same repo always scores the same — so the score is comparable across commits, branches, and repos, and you can put it in CI.

Each dimension reports its evidence ("142/214 statically-guarded routes carry an auth guard") and the report ends with the top fixes ranked by points lost. Dimensions that don't apply (a CLI tool has no routes) take half credit and say so — honesty over flattery.

Useful when: reviewing AI-generated code before shipping it, auditing an inherited codebase, or tracking whether your repo is drifting away from production readiness over time.

Architecture diagrams from code (new in 0.2)

generate_diagrams turns any repo into Mermaid architecture diagrams, deterministically extracted from the code itself:

  • Module dependency graph — the real import structure, not the wiki's
  • ER / domain-model diagram — entities and relations from SQLAlchemy, Django, and Prisma models
  • HTTP route map — the API surface grouped by prefix

You get the raw .mmd sources (paste into any README, wiki, GitHub, GitLab, Notion, Obsidian, or VS Code — they all render Mermaid natively) plus a self-contained diagrams.html viewer.

Give it to your agent (MCP)

# Claude Code (from PyPI — pip install archiet-xray)

claude mcp add archiet-xray -- archiet-xray mcp /path/to/repo

or from a checkout

claude mcp add archiet-xray -- python /path/to/mcp_server.py /path/to/repo

Claude Desktop — download archiet-xray- .mcpb from the latest release, then double-click it (or Settings → Extensions → Install Extension). It prompts for the repository to analyze; one-click after that.

Official MCP Registry — listed as io.github.Anioko/archiet-xray, so registry-aware clients can install it by name.

Your agent can now ask — *before* it edits:

  • `blast_radius` — "who depends on this file? what breaks if I touch it?"
  • `arch_summary` — "where do routes/entities/services actually live?"
  • `boundary_findings` — "hardcoded secrets, raw SQL, tokens in localStorage, unauthenticated routes"
  • `production_readiness` — "score this repo 0–100 for production readiness, with evidence and top fixes"
  • `generate_diagrams` — "draw the module graph / ER diagram / route map as Mermaid"
  • `xray_scan` — re-scan after structural changes

Principles

  1. Deterministic. Same repo in, same map out. Every fact traces to a file and line. No LLM guesses anywhere in the pipeline.
  2. Honest. What can't be extracted with confidence is labelled *unmapped* — never invented. A wrong map is worse than no map.
  3. Local-first. Stdlib only, zero network calls, zero telemetry. Your code never leaves your machine.

What it extracts today

  • Python: Flask / FastAPI routes (+ auth-guard detection), SQLAlchemy & Django models with relations, Celery tasks, import graph — via ast, not regex
  • JS/TS: Next.js app & pages router (pages + API routes), Express routes, Prisma models, import graph
  • Findings: hardcoded secrets, raw SQL bypassing the ORM, auth tokens in localStorage/AsyncStorage, routes without auth guards
  • Graph: module dependency edges, fan-in/fan-out, blast-radius hotspots

More stacks (Go, Java, Rails, .NET) welcome — the extractor pattern is one class per language. PRs invited.

Real examples

examples/ holds unedited X-Ray output for repos you know — microblog (Flask), the official FastAPI full-stack template, and vercel/commerce (Next.js). GitHub renders the Mermaid maps inline. On the FastAPI template, X-Ray correctly detects CurrentUser dependency auth on 18 routes and flags a real auth-token-in-localStorage write in useAuth.ts.

FAQ

How is this different from a dependency-graph MCP server (Codegraph, dependency-mcp)? Those show call/import edges. X-Ray extracts *web-architecture semantics* on top of the graph: which routes exist, which carry auth guards, where the domain entities live, and where security boundaries leak (hardcoded secrets, raw SQL, tokens in localStorage). No graph tool tells you "510 of your routes have no detectable auth guard."

How is this different from a CLAUDE.md generator? CLAUDE.md generators write *instructions and conventions* — usually with an LLM. X-Ray extracts *facts*: every claim in its output traces to a file and line, and what it can't extract it labels unknown. Use both: your conventions plus X-Ray's ground truth.

What does auth status `?` mean? "Not detectable from per-function analysis." FastAPI routers often attach auth at include_router(dependencies=...) level, which is invisible when analyzing the route function. X-Ray reports unknown rather than guessing a confident "no auth" — a wrong map is worse than no map.

Is the production-readiness score a security audit? No. It is a deterministic static-signal score — it measures whether the repo *carries the marks* of production discipline (auth guards on routes, no hardcoded secrets, tests, migrations, ops + docs contracts). The payload says so explicitly. It is a fast, repeatable triage number, not a substitute for code review, load testing, or a security audit.

Why Mermaid for the diagrams instead of images? Mermaid sources are diffable, render natively on GitHub/GitLab/Notion/VS Code/Obsidian, and stay in sync with the repo because you can regenerate them in one command. The bundled diagrams.html gives you a browser view without installing anything.

Does it phone home? No. Stdlib-only, zero network calls, zero telemetry. The only outbound anything is a link in the generated footer.

Sibling server: archiet-audit

X-Ray never touches the network. If you want the *hosted* counterpart — a procurement-grade architecture audit (traceability %, severity-ranked gaps, 30/60/90-day roadmap) generated from your architecture documents — the archiet-audit MCP server bridges your agent to archiet.com/audit-my-architecture. It is a separate server precisely so X-Ray's "your code never leaves your machine" guarantee stays absolute.

Privacy Policy

X-Ray is local-only by design. Specifically:

  • Data collection: none. X-Ray collects no telemetry, no analytics, no usage data, and no personal information of any kind.
  • Data usage: local analysis only. Your code is read from disk solely to build the architecture model, in-process, on your machine.
  • Data storage: your disk, your control. The only artifacts produced are the files written to .archiet/ inside the repository you scan (ARCHITECTURE.md, AGENT_CONTEXT.md, architecture.json, diagrams/). Delete them at any time; nothing else is stored anywhere.
  • Third-party sharing: none. X-Ray makes zero network calls (stdlib-only, no HTTP client is even imported). Your code never leaves your machine.
  • Data retention: not applicable. No data reaches us, so there is nothing for us to retain or delete.
  • Contact: aniekan.okono@archiet.dev — or open an issue on this repo.

The company-wide policy at archiet.com/privacy covers Archiet's hosted products; it applies to X-Ray only in the trivial sense that X-Ray sends us nothing.

Part of Archiet

X-Ray is the free, open companion to Archiet — the architecture-to-code platform. The map X-Ray extracts is the same formal model Archiet uses to *enforce* architecture on every PR (boundary gates, drift scoring, consulting-grade architecture reports) and to regenerate production-ready applications from it.

MIT licensed.

Pregunta a PopNx