Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Audit architecture, security, memory, and code quality in Flutter, Laravel, Node, Python, & Vue.
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。
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。
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。
必要なもの
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": {
"flutter-structure": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add flutter-structure -- docker run -i --rm ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"flutter-structure": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"flutter-structure": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
]
}
}
}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。
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。
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。
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
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Nilesh9783 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.3)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
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Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
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.
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。
flutter_architect_mcp is a Model Context Protocol (MCP) server and command-line utility designed to automate the process of bootstrapping new Flutter applications. It sets up architectural structures, injects required package dependencies, sets up routing, databases, networks, and backend configurations, and copies a comprehensive collection of shared utilities, widgets, and extensions into the generated codebase.
The project contains a complete template library and a generator pipeline organized as follows:
├── bin/
│ ├── server.dart # MCP Server entry point (communicates via stdio) │ └── flutter_architect_mcp.dart # Direct dart run test script ├── config/ │ ├── packages.yaml # Map of package versions for different setup choices │ └── architecture.yaml # Supported architectures configuration ├── lib/ │ ├── generators/ │ │ ├── project_generator.dart # Master orchestrator │ │ ├── architecture_generator.dart # Clean, MVC, and MVVM template setup │ │ ├── state_generator.dart # Bloc, GetX, Provider, Riverpod, RxDart │ │ ├── package_generator.dart # Database, Router, Network, Backend setup │ │ └── feature_generator.dart # Generates features (login, dashboard, profile, home) │ ├── models/ │ │ └── project_config.dart # Encapsulates configuration parameters │ ├── services/ │ │ ├── copy_service.dart # Directory cloner with smart import rewriting │ │ ├── flutter_service.dart # Runs flutter create and flutter pub get │ │ ├── yaml_service.dart # YAML parser helper │ │ └── pubspec_service.dart # Dynamic dependency injector into pubspec.yaml │ └── tools/ │ ├── architectures_create/ │ │ └── create_project.dart # CLI runner script │ └── scanners_and_audit_reports/ │ └── run_audit.dart # Audit CLI runner script └── templates/ # Core template assets ├── architecture/ # Codebases for clean, mvc, and mvvm ├── state/ # State configurations ├── network/ # dio, retrofit templates ├── database/ # hive, isar, drift templates ├── backend/ # firebase, supabase templates ├── router/ # go_router, auto_route, own_extensions templates ├── feature/ # login, dashboard, profile, home templates └── shared/ # Common widgets, extensions, and helpers
All assets copied from templates/shared are automatically adjusted to compile in the new project:
When a project is generated, the tool executes the following steps:
graph TD;
A[Start: CLI or MCP Request] --> B[Run 'flutter create' in Target Dir]; B --> C[Replace default 'lib' folder with Architecture Template]; C --> D[Add State Management Template & Packages]; D --> E[Add Database Templates & Packages]; E --> F[Add Backend Templates & Packages]; F --> G[Add Router Templates & Packages]; G --> H[Add Network Templates & Packages]; H --> I[Copy Features login, dashboard, profile, home]; I --> J[Inject Shared utils, common widgets, helpers, extensions]; J --> K[Rewrite Hardcoded package:expense_tracker/ Imports to package:projectName/]; K --> L[Run 'flutter pub get' in Generated Project]; L --> M[Project Ready & Fully Compilable!];
You can execute the generator in three ways:
Configure flutter_architect_mcp in your LLM desktop client (e.g., Claude Desktop, Cursor, or VS Code MCP plugin).
Add this to your claude_desktop_config.json (usually at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": { "flutter-architect": { "command": "dart", "args": [ "run", "/path/to/your/project/my_mcp/flutter_architect_mcp/bin/server.dart" ] } } }
create_projectprojectName (String, required): Lowercase, snake_case name of the project.architecture (String, required): clean, mvc, or mvvm.stateManagement (String, optional): bloc, getx, provider, riverpod, or rxdart.database (String, optional): hive, isar, or drift.backend (String, optional): firebase or supabase.network (String, optional): dio or retrofit.router (String, optional): go_router, auto_route, or own_extensions.targetDirectory (String, optional): Absolute path to output directory (defaults to current directory)."Please run a full audit on the project located at
/path/to/project. Generate HTML/PDF reports, and email it to team@example.com (optional)."
"Run a full codebase audit on the folder
/path/to/project. Automatically detect the project type and output separate reports."
"Scaffold a new Flutter app named
my_appat/path/to/outputwith MVVM architecture, Riverpod state, Drift database, and GoRouter."
"Generate suggested fixes for
/path/to/projectand apply them safely."
"Start the performance monitor dashboard server on port 8080."
You can invoke the standalone CLI tool directly using the standard arguments:
dart run lib/tools/architectures_create/create_project.dart \
--name my_awesome_app \ --arch clean \ --state bloc \ --db hive \ --backend firebase \ --network dio \ --router go_router \ --target /path/to/output/folder
--name: Name of the project (required)--arch: Architecture style: clean, mvc, mvvm (required)--state: State management: bloc, getx, provider, riverpod, rxdart--db: Local database: hive, isar, drift--backend: Backend service: firebase, supabase--network: Network client: dio, retrofit--router: Routing solution: go_router, auto_route, own_extensions--target: Absolute path of parent folder (defaults to current path)Run the pre-configured flutter_architect_mcp.dart script to quickly test or launch a default workspace setup:
dart run bin/flutter_architect_mcp.dart
This script generates a pre-configured project named expense_tracker_with_mcp with clean architecture, bloc, hive, firebase, dio, and go_router in the local directory.
The Runtime Performance Monitor spins up a local server hosting a live web-based DevTools-like dashboard to profile active screens, HTTP API timing latencies, heap memory (RAM), and local database storage consumption. Stopping a session compiles all metrics into a formatted printable PDF HTML report.
You can launch the dashboard server directly from CLI:
dart run lib/tools/scanners_and_audit_reports/run_runtime_perf.dart --port 8080
--port (defaults to 8080).http://localhost:8080 in your web browser.You can start the tool via the MCP server using the start_runtime_perf_check tool:
{
"name": "start_runtime_perf_check", "arguments": { "port": 8080 } }
Copy the helper code integrations displayed under the Integration Guide tab of your dashboard:
PerfNavigatorObserver in your MaterialApp observers to track navigation changes.main() to stream RAM (RSS) size and local DB file size points.All data streams directly to the dashboard, and clicking the Stop & Save PDF button on the dashboard will export a detailed engineering review report with remediation steps!
To allow your running mobile app to post metrics back to the local performance server, configure the connection URL according to your target device environment:
Since the iOS simulator runs directly on the host Mac, it can connect via localhost:
http://localhost:8080/api/recordAndroid emulators run within a virtual loopback environment. To access the host machine's localhost, use the special IP address 10.0.2.2:
http://10.0.2.2:8080/api/recordYou can forward port 8080 from the device back to your computer using ADB:
adb reverse tcp:8080 tcp:8080
localhost directly:http://localhost:8080/api/record192.168.1.45 or 10.0.0.12).http:// :8080/api/record