Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
ADR drift detection, content safety, and decision memory for architectural decisions
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.
PROJECT_PATH, OPENROUTER_API_KEY, EXECUTION_MODE, ADR_DIRECTORY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"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"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
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-server실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"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"
}
}
}
}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.
PROJECT_PATH envEXECUTION_MODE envADR_DIRECTORY env이 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 tosin2013 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.
입력해야 할 값: OPENROUTER_API_KEY
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(2.14.19)은 10일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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
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.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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 |
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요