Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Audit architecture, security, memory, and code quality in Flutter, Laravel, Node, Python, & Vue.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
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": {
"flutter-structure": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add flutter-structure -- docker run -i --rm ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"flutter-structure": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"flutter-structure": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/nilesh9783/flutter_structure_mcp:1.0.3"
]
}
}
}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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Nilesh9783 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.3)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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