ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

MCP Adr Analysis Server

โดย tosin2013รุ่น 2.14.19i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.tosin2013/mcp-adr-analysis-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

ADR drift detection, content safety, and decision memory for architectural decisions

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENROUTER_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "adr-analysis": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-adr-analysis-server"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENROUTER_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EXECUTION_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ADR_DIRECTORY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add adr-analysis --env PROJECT_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENROUTER_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env EXECUTION_MODE='ใส่ค่าของคุณ' --env ADR_DIRECTORY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y mcp-adr-analysis-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "adr-analysis": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-adr-analysis-server"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENROUTER_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EXECUTION_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ADR_DIRECTORY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "adr-analysis": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-adr-analysis-server"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENROUTER_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EXECUTION_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ADR_DIRECTORY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • PROJECT_PATH env
    Path to the project directory to analyze (defaults to current directory)
  • OPENROUTER_API_KEY ความลับ env
    OpenRouter API key for AI-powered analysis (required for full execution mode)
  • EXECUTION_MODE env
    Execution mode: 'ce-mcp' (default), 'full' for AI results, or 'prompt-only' for prompts
  • ADR_DIRECTORY env
    ADR directory relative to project path (default: docs/adrs)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tosin2013 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 79% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Adr Analysis Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENROUTER_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.14.19) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

MCP (Model Context Protocol) ADR (Architectural Decision Record) Analysis Server

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.

Table of contents

  • What is MCP?
  • Prerequisites
  • Quick Installation
  • Quick Setup
  • Usage Examples
  • Use Cases
  • Technology Stack
  • Project Structure
  • Testing
  • ADR Aggregator Integration
  • Development
  • Troubleshooting
  • Security & Performance
  • Contributing
  • Resources
  • License

What is 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.

TL;DR

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

TermDefinition
ADRArchitectural Decision Record — A document that captures an important architectural decision along with its context, alternatives considered, and consequences.
MCPModel Context Protocol — An open standard enabling AI assistants to connect to external tools and data sources.
CE-MCPClaude-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-sitterAn 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 TrackerProject-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 LinkingDiscovery of code files related to ADRs and architectural decisions, using keyword extraction and ripgrep search.
ADR AggregatorOptional SaaS integration for syncing and sharing ADR context across teams (ADR_AGGREGATOR_API_KEY).

Author: Tosin Akinosho | Repository: GitHub | Version: 2.14.12

✨ Core Capabilities

🔄 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)

Prerequisites

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:

Network Requirements
  • Internet access required during npm install for native module compilation (tree-sitter incremental code parsers for YAML and TypeScript)
  • If behind a corporate proxy, set HTTP_PROXY and HTTPS_PROXY environment variables
  • Offline fallback: If native builds fail, the server operates in reduced mode without tree-sitter code analysis

📦 Quick Installation

# Option 1: Global installation (recommended for frequent use)

npm install -g mcp-adr-analysis-server

Option 2: Use npx (no installation required)

npx mcp-adr-analysis-server

Option 3: From source (for development or customization)

git clone https://github.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server.git cd mcp-adr-analysis-server && npm install && npm run build

Option 4: RHEL 9/10 systems (special installer)

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/tosin2013/mcp-adr-analysis-server/main/scripts/install-rhel.sh | bash

Note: When installing from source, npm run build is required before running the server since the bin entry points to ./dist/src/index.js.

📖 [Detailed Installation Guide →](docs/tutorials/01-first-steps.md) | [RHEL Setup →](scripts/install-rhel.sh)

⚡ Quick Setup (2 Steps)

  1. Install: npm install -g mcp-adr-analysis-server
  2. Configure Client: Add to Claude Desktop, Cline, Cursor, or Windsurf — no API key required
{

"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

ClientConfig 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
CursorCursor 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)

Execution Modes
CE-MCP (default)Full Mode (legacy)Prompt-Only
Requires API key?NoYes (OPENROUTER_API_KEY)No
ReturnsOrchestration directives for the host LLM to executeServer-side AI analysis resultsPrompts you can paste into any AI chat
Set viaDefault (no env var needed)EXECUTION_MODE=fullEXECUTION_MODE=prompt-only
Best for

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx