프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Archiet Xray

제작자: Anioko버전 0.2.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Anioko/archiet-xray

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Deterministic repo architecture maps: auth coverage, blast radius, readiness score, diagrams

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 여행, 지도 및 날씨

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "archiet-xray": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "archiet-xray",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add archiet-xray -- uvx archiet-xray mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "archiet-xray": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "archiet-xray",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "archiet-xray": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "archiet-xray",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Anioko 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

여행, 지도 및 날씨 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1706개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1706개 중 12%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1706개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Archiet Xray, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.3)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Killbottleneck, topo^alpin, Agent Data Tools: Everyday data

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Killbottleneck

제작자: tengolabs

Free-to-self-host goal and process maps for humans and AI agents, with REST API and MCP.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트
설치

topo^alpin

제작자: topoalpin.app

Avalanche bulletins, mountain weather, stations, huts, ski and snowshoe tours in the Alps.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

Agent Data Tools: Everyday data

제작자: Nutshell2000

25 tools: weather, time zones, sun and moon, earthquakes, countries. 25 free calls.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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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