Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
ADR drift detection, content safety, and decision memory for architectural decisions
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
PROJECT_PATH, OPENROUTER_API_KEY, EXECUTION_MODE, ADR_DIRECTORYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿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": {
"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"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
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-serverCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"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"
}
}
}
}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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"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"
}
}
}
}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.
PROJECT_PATH envEXECUTION_MODE envADR_DIRECTORY envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub tosin2013, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
Debes completar: OPENROUTER_API_KEY
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).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (2.14.19) llegó al registro hace 10 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
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
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.
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.
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 |
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo