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

MCP Adr Analysis Server

作者:tosin2013バージョン 2.14.19i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.tosin2013/mcp-adr-analysis-server

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

ADR drift detection, content safety, and decision memory for architectural decisions

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: 検索・AIの記憶
  • 入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY

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: PROJECT_PATH, OPENROUTER_API_KEY, EXECUTION_MODE, ADR_DIRECTORY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npx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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

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-server

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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

  • PROJECT_PATH env
    Path to the project directory to analyze (defaults to current directory)
  • OPENROUTER_API_KEY 秘密 env
    OpenRouter API key for AI-powered analysis (required for full execution mode)
  • EXECUTION_MODE env
    Execution mode: 'ce-mcp' (default), 'full' for AI results, or 'prompt-only' for prompts
  • ADR_DIRECTORY env
    ADR directory relative to project path (default: docs/adrs)

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 tosin2013 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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5654件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5654件のうち80%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5654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

MCP Adr Analysis Server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?

入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY

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(2.14.19)がレジストリに届いたのは10 日前です。

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Node.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT昨日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT21 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT2 か月前更新
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。

MCP (Model Context Protocol) ADR (Architectural Decision Record) Analysis Server

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.

Table of contents

  • What is MCP?
  • Prerequisites
  • Quick Installation
  • Quick Setup
  • Usage Examples
  • Use Cases
  • Technology Stack
  • Project Structure
  • Testing
  • ADR Aggregator Integration
  • Development
  • Troubleshooting
  • Security & Performance
  • Contributing
  • Resources
  • License

What is 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.

TL;DR

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

TermDefinition
ADRArchitectural Decision Record — A document that captures an important architectural decision along with its context, alternatives considered, and consequences.
MCPModel Context Protocol — An open standard enabling AI assistants to connect to external tools and data sources.
CE-MCPClaude-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-sitterAn 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 TrackerProject-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 LinkingDiscovery of code files related to ADRs and architectural decisions, using keyword extraction and ripgrep search.
ADR AggregatorOptional SaaS integration for syncing and sharing ADR context across teams (ADR_AGGREGATOR_API_KEY).

Author: Tosin Akinosho | Repository: GitHub | Version: 2.14.12

✨ Core Capabilities

🔄 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)

Prerequisites

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:

Network Requirements
  • Internet access required during npm install for native module compilation (tree-sitter incremental code parsers for YAML and TypeScript)
  • If behind a corporate proxy, set HTTP_PROXY and HTTPS_PROXY environment variables
  • Offline fallback: If native builds fail, the server operates in reduced mode without tree-sitter code analysis

📦 Quick Installation

# Option 1: Global installation (recommended for frequent use)

npm install -g mcp-adr-analysis-server

Option 2: Use npx (no installation required)

npx mcp-adr-analysis-server

Option 3: From source (for development or customization)

git clone https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server.git cd mcp-adr-analysis-server && npm install && npm run build

Option 4: RHEL 9/10 systems (special installer)

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server/main/scripts/install-rhel.sh | bash

Note: When installing from source, npm run build is required before running the server since the bin entry points to ./dist/src/index.js.

📖 [Detailed Installation Guide →](docs/tutorials/01-first-steps.md) | [RHEL Setup →](scripts/install-rhel.sh)

⚡ Quick Setup (2 Steps)

  1. Install: npm install -g mcp-adr-analysis-server
  2. Configure Client: Add to Claude Desktop, Cline, Cursor, or Windsurf — no API key required
{

"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

ClientConfig 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
CursorCursor 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)

Execution Modes
CE-MCP (default)Full Mode (legacy)Prompt-Only
Requires API key?NoYes (OPENROUTER_API_KEY)No
ReturnsOrchestration directives for the host LLM to executeServer-side AI analysis resultsPrompts you can paste into any AI chat
Set viaDefault (no env var needed)EXECUTION_MODE=fullEXECUTION_MODE=prompt-only
Best for

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