プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Archiet Audit

作者:Aniokoバージョン 0.1.2i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Anioko/archiet-audit

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: ARCHIET_BASE_URL

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Anioko で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32718件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32718件のうち12%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32718件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Archiet Auditは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.2)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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.

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