O que mcp-adr-analysis-server faz?
Um servidor sofisticado do Model Context Protocol (MCP) para analisar Registros de Decisão Arquitetural (ADRs) e fornecer insights arquiteturais profundos a agentes de IA.
Um servidor sofisticado do Model Context Protocol (MCP) para analisar Registros de Decisão Arquitetural (ADRs) e fornecer insights arquiteturais profundos a agentes de IA.
Este servidor MCP especializado permite que agentes de IA (como Claude, Cursor, Codex) analisem Registros de Decisão Arquitetural (ADRs). Ele expõe ferramentas e recursos no protocolo MCP que extraem, interpretam e resumem decisões arquiteturais de projetos, fornecendo contexto rico para tarefas de engenharia de software. É particularmente útil para revisões de arquitetura, onboarding de novos desenvolvedores e manutenção da coerência estrutural de projetos. O servidor suporta a integração com editores e IDEs que implementam o MCP, como Claude Desktop e Cursor, permitindo consultas diretas sobre decisões arquiteturais passadas. Ele utiliza técnicas de processamento de linguagem natural e busca semântica para encontrar ADRs relevantes, extrair seus metadados (status, contexto, opções consideradas, consequências) e gerar análises completas. A implementação segue as melhores práticas do protocolo MCP, com endpoints bem definidos para listagem de recursos e execução de ferramentas, garantindo que os agentes de IA possam navegar e compreender o histórico arquitetural de um projeto de forma eficiente.
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Um servidor sofisticado do Model Context Protocol (MCP) para analisar Registros de Decisão Arquitetural (ADRs) e fornecer insights arquiteturais profundos a agentes de IA.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.