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

Deterministic

제작자: archradhq버전 0.4.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.archradhq/deterministic

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Deterministic IR/IR-LINT validation, policy packs, drift vs exports (archrad). Apache-2.0.

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: 기타

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

  • npmNode.js 설치(npx 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": {
    "deterministic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@archrad/deterministic"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add deterministic -- npx -y @archrad/deterministic

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "deterministic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@archrad/deterministic"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "deterministic": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@archrad/deterministic"
      ]
    }
  }
}

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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 archradhq 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32417개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32417개 중 8%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32417개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Deterministic, 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(0.4.1)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

FOGA node

제작자: garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

@archrad/deterministic

Your architecture drifts before you write a single line of code. archrad validate catches it — deterministically, in CI, before the PR merges.

Define your system as a graph. ArchRAD compiles it, lints it against architecture rules, and tells you exactly what's wrong — with rule codes, not opinions.

New in 0.7.x — archrad demo runs a full example with zero setup, and archrad scan

drafts an IR from any repo with every node cited to file:line. Lint findings only

decrease in this release; nothing that passed on 0.6.x can start failing.

See the changelog.


Quick start (60 seconds)

npm install -g @archrad/deterministic

archrad demo

No IR file, no flags, no config — runs from any directory. Lints a bundled example and shows you the findings:

    orders-api (http)  ──▶  orders-db (postgres)

⚠️ IR-LINT-DIRECT-DB-ACCESS-002: API node "orders-api" connects directly to datastore node "orders-db" Fix: Introduce a service or domain layer between HTTP handlers and persistence. ⚠️ IR-LINT-MISSING-AUTH-010: HTTP entry node "orders-api" has no auth node or auth config … ⚠️ IR-LINT-NO-HEALTHCHECK-003: No HTTP node exposes a typical health/readiness path …

Then run it on your own repo
archrad scan . --out draft.ir.json    # draft an IR — every node cited to file:line

archrad validate --ir draft.ir.json # lint it

scan reads your Docker Compose, Kubernetes manifests, Terraform, OpenAPI, package manifests, and source code, then grades every node by confidence so you can see what was parsed versus guessed. The output is a normal IR file — review it, edit it, commit it.

Already have an OpenAPI spec or a Backstage catalog? Skip the scan:

archrad ingest openapi --spec ./openapi.yaml --out ./graph.json

archrad ingest backstage --catalog . --out ./graph.json

Once a graph is committed, archrad validate is your CI gate — exit 1 blocks the merge.


What it does

ArchRAD is a blueprint compiler and governance layer. You define your architecture as an IR — nodes, edges, allowed connections — and ArchRAD validates it against a deterministic rule engine. The same IR, the same rules, the same inputs always produce the same findings.

CommandWhat it checksCodes
archrad validateGraph structure + architecture lintIR-STRUCT-* IR-LINT-*
archrad lintArchitecture lint only (fast inner-loop; skips structural)IR-LINT-*
archrad explain Canonical rule guidance without running a pass—
archrad policies-sha256 --dir Generate a archrad-policy-pack.sha256 manifest for signed PolicyPacks—
archrad validate-driftIR vs generated code on diskDRIFT-*
archrad scanDraft IR from a repo — topology, OpenAPI, manifests, code; every node cited + graded by confidence—
archrad reconstructDraft IR from source code alone (one of scan's four signal sources, usable standalone)—
archrad ingest openapiDerive IR from OpenAPI (local path or https URL for --spec; -H for URL auth headers)—
archrad ingest backstageBackstage catalog-info.yaml → IR (Component, Resource, API, System; Location file targets)—
archrad fragment mergeMerge 2+ IR files — union by node.id (conflicts → stderr); --prefix-fragments for disjoint union—
archrad exportCompile IR → FastAPI or Express + Docker—

Ingest + merge workflows: `docs/INGEST.md`. All commands / flags: `docs/CLI_REFERENCE.md`. Codegen (`export`): `docs/EXPORT.md`.


Draft an IR from a real repo (archrad scan)

archrad scan points at a repository and emits a draft IR — never a final answer, always something to review and edit. It runs six extractors, graded by how much they have to guess:

SourceSignalConfidence
Topologydocker-compose.yml, Kubernetes manifestshigh — a declaration, parsed for real
InterfaceOpenAPI / Swaggermedium — documents a real surface, but only what's documented
Infrastructure-as-codeTerraform (*.tf)medium — a real declaration, but read via regex, not a true HCL parse
Manifestpackage.json, requirements.txt, go.mod, pom.xmllow — a driver dependency implies an edge, not proof it's used
Codepattern scan of source (Node.js/TS, Python, C#)low — regex over text, no semantic understanding

Every node and edge carries config.provenance[] — inferred_from: "file:line", a confidence, and which extractor found it — so nothing has to be taken on faith. When two extractors describe the same thing, scan merges them (keeping the highest-confidence body, unioning all provenance) instead of duplicating or erroring.

archrad scan . --dry-run                       # print the draft, write nothing

archrad scan ./server --out draft.ir.json # write it archrad scan . --extractors compose,manifest # only run specific extractors archrad scan . --scope all # include tests, examples, docs, and demos

CLI scans default to --scope production so fixtures, documentation examples, Storybook stories, and test-only manifests do not become production findings. Use --scope all when those artifacts are the subject of the review. Library callers retain the backwards-compatible scope: 'all' default.

The output is a normal IR file — pipe it straight into archrad validate once you've reviewed it. Full flags: `docs/CLI_REFERENCE.md`.


Implementation governance (archrad reconstruct + --codebase)

"The IR looks clean — but is that what was actually shipped?"

The validation pipeline above checks your authored IR (the design contract). The --codebase flag bridges the gap to the real codebase by reconstructing an IR from source code and comparing them.

The "dummy IR" attack — and how to catch it

A developer can author a compliant IR (passes all IR-STRUCT-* and IR-LINT-* rules) while the actual code bypasses the documented architecture. The most dangerous pattern: an IR that shows a clean service layer but code that directly queries the database.

# Catch discrepancies between the authored design and the shipped code

archrad validate --ir authored-ir.json --codebase ./src --report findings.html

When --codebase is provided, the pipeline runs three stages:

  1. IR-STRUCT-* structural validation on the authored IR
  2. IR-LINT-* architecture lint on the authored IR
  3. IR-DRIFT-IMPL-* comparison of authored IR vs reconstructed codebase IR
IR-DRIFT-IMPL-* rules

Implementation drift uses a separate exit threshold: `--fail-on`, `--fail-on-warning`, and `--max-warnings` apply only to IR-STRUCT-*, IR-LINT-*, and merged PolicyPack findings. IR-DRIFT-IMPL-* are gated solely by `--impl-drift-fail-on` (default: drift severities `error` fail the command).

CodeSeverityWhat it catches
IR-DRIFT-IMPL-000warningAuthored IR could not be parsed for drift comparison (fix structural issues first)
IR-DRIFT-IMPL-001warningIR declares HTTP-like entry nodes but reconstruction detected zero artifacts in --codebase
IR-DRIFT-IMPL-002warningHTTP / health routes in code but authored IR has no HTTP-like nodes
IR-DRIFT-IMPL-003errorDirect DB connection in code, no DB edge in authored IR
IR-DRIFT-IMPL-004errorHTTP route in code not present in authored IR
IR-DRIFT-IMPL-005warningService-to-service call in code, no edge in authored IR
IR-DRIFT-IMPL-006infoAuth middleware in code, no auth node in authored IR

IR-DRIFT-IMPL-003 is the critical one. An error there means the authored IR hides a direct DB dependency.

Reconstruct standalone
# Just reconstruct — write the IR without comparing

archrad reconstruct --from ./src --output reconstructed-ir.json

Force language detection

archrad reconstruct --from ./src --language python --output py-ir.json

Print to stdout (dry-run)

archrad reconstruct --from ./src --dry-run

Show every detected artifact

archrad reconstruct --from ./src --verbose

Supported languages
LanguageDetected patterns
Node.js / TypeScriptExpress, Fastify, NestJS routes + controllers; BullMQ workers, Agenda jobs, cron schedules; pg, Prisma, TypeORM, Sequelize, Mongoose, Redis, BullMQ, Firebase; Passport, express-jwt, NestJS guards, Auth0, Okta, Keycloak, Cognito; axios, got, node-fetch, gRPC; outbound HTTP URLs extracted per destination
PythonFlask, FastAPI, Django URLs, DRF @action; SQLAlchemy, psycopg2, asyncpg, PyMongo, motor, redis-py; login_required, jwt_required, FastAPI OAuth2; requests, httpx, aiohttp, gRPC
C#Minimal API MapGet/MapPost; ASP.NET Core [HttpGet]/[ApiController]; EF Core DbContext, Npgsql, Dapper; [Authorize], AddAuthentication, JWT bearer; HttpClient, gRPC, RestSharp
Service decomposition (Node.js)

The reconstructor detects service boundaries and creates one node per service rather than collapsing everything into a single gateway:

LayoutDetection signalResult
Files in routes/ or controllers/ directoryrouter.get/post/… in dedicated fileOne service node per file
NestJS controllers@Controller decorator / *.controller.ts namingOne service node per controller file
Entry file with app.listen()Mounts other routersgateway node
BullMQ / Agenda / cron filesnew Worker(…), agenda.define(…)worker node
Monolithic file (all routes in one file)Single file, no routes/ dirSingle gateway node — no forced split

Edges between nodes reflect what the reconstruction found:

  • gateway → service edges are added for all decomposed services.
  • service → database edges appear only when the route file itself contains a DB import or env var reference (not when DB access is hidden behind a shared utility module).
Node naming

DB and cache nodes use the most user-recognizable name available:

  1. Env var name — process.env.REDIS_URL → node named "redis", process.env.SESSION_REDIS_URL → "session-redis"
  2. Connection variable name — const userDb = new Pool(…) → node named "userDb" (for unique variable names)
  3. Library / driver name — fallback when no env var or named variable is detectable

Node IDs and names never include env_var or other detection-method metadata.

External service identification

Outbound HTTP/gRPC calls create distinct external nodes per destination:

  • axios.post('https://api.stripe.com/…') → node "stripe"
  • fetch('https://auth0.com/oauth/token') → node "auth0"
  • new PaymentServiceClient('payments-svc:50051') → node "payment" (gRPC)
  • Generic fallback for clients without a detectable URL: one shared "external-service" node
Honest scope limits

Reconstruction is best-effort signal, not certainty:

  1. Dynamic patterns — eval, reflection, metaprogramming, and generated code are not detected.
  2. Runtime config — topology decisions made at runtime (feature flags, config-driven routing) cannot be statically analyzed.
  3. Cross-language services — a single codebase containing multiple language runtimes reduces accuracy.
  4. Heavy abstractions — macro-based or annotation-processor-heavy frameworks may obscure routes or co

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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