Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
ADR drift detection, content safety, and decision memory for architectural decisions
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。
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
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。
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。
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。
PROJECT_PATH envEXECUTION_MODE envADR_DIRECTORY env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 tosin2013 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。
入力が必要なもの:OPENROUTER_API_KEY
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(2.14.19)がレジストリに届いたのは10 日前です。
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Node.js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。
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 |
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