✨ Lucidez MCP 🔍

Claridad en el código, confianza en la creación

Lucidity es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) diseñado para mejorar la calidad del código generado por IA mediante un análisis inteligente basado en indicaciones. Al proporcionar una guía estructurada a los asistentes de codificación de IA, Lucidity ayuda a identificar y abordar problemas de calidad comunes, lo que resulta en un código más limpio, más fácil de mantener y más robusto.

Antes de comprometerte, ¡pídele a Lucidity que analice los cambios en lugar de codificarte en tu vibración para vivir una pesadilla infernal! 😱 💥 🚫

💫 Características

• 🔮 Detección integral de problemas : cubre 10 dimensiones de calidad críticas, desde la complejidad hasta las vulnerabilidades de seguridad.
• 🔄 Análisis contextual : compara los cambios con el código original para identificar modificaciones no deseadas
• 🌐 Independiente del lenguaje : funciona con cualquier lenguaje de programación que entienda el asistente de IA.
• 🎯 Análisis enfocado : opción para abordar tipos de problemas específicos según las necesidades del proyecto
• 📝 Resultados estructurados : guía a la IA para brindar comentarios prácticos con recomendaciones claras
• 🤖 Integración con MCP : integración perfecta con Claude y otros asistentes de IA compatibles con MCP
• 🪶 Implementación liviana : diseño de servidor simple con dependencias mínimas
• 🧩 Marco extensible : es fácil agregar nuevos tipos de problemas o refinar los criterios de análisis
• 🔀 Transporte flexible : admite tanto stdio para la interacción basada en terminal como SSE para la comunicación basada en red
• 🔄 Análisis compatible con Git : analiza los cambios directamente desde Git diff, lo que lo hace ideal para revisiones previas a la confirmación.

🚀 Instalación

📋 Requisitos previos

• Python 3.13 o superior
• Git (para analizar cambios de código)
• Gestor de paquetes UV (recomendado para la gestión de dependencias)

🔮 Inicio rápido

Ejecutar el servidor Lucidity

Uso con asistentes de IA

1. Iniciar Lucidity en modo SSE:
   lucidity-mcp --transport sse
2. Conecte su asistente de IA utilizando la URI del protocolo MCP:
   sse://localhost:6969/sse
3. ¡La IA ahora puede invocar la herramienta analyze_changes para obtener comentarios sobre la calidad del código!

🧠 Dimensiones del análisis

Lucidity analiza el código en 10 dimensiones críticas de calidad:

1. Complejidad innecesaria : identifica algoritmos excesivamente complejos, abstracciones excesivas y lógica complicada.
2. Abstracciones deficientes : detecta abstracciones defectuosas o inapropiadas y una separación poco clara de las preocupaciones
3. Eliminación de código no intencionada : detecta la eliminación accidental de funciones o validaciones críticas
4. Componentes alucinados : encuentra referencias a funciones, clases o API inexistentes
5. Inconsistencias de estilo : detecta desviaciones de los estándares y convenciones de codificación del proyecto.
6. Vulnerabilidades de seguridad : identifica posibles problemas de seguridad en los cambios de código
7. Problemas de rendimiento : detecta algoritmos u operaciones ineficientes que podrían afectar el rendimiento
8. Duplicación de código : encuentra lógica o funcionalidad repetida que debe refactorizarse
9. Manejo de errores incompleto : puntos faltantes o manejo inadecuado de excepciones
10. Brechas de cobertura de pruebas : identifica pruebas faltantes para funcionalidades críticas

📊 Ejemplos de consultas del Asistente de IA

Con un asistente de IA conectado a Lucidity, prueba estas consultas:

• Analizar la calidad del código en mis últimos cambios de Git.
• "Comprobar vulnerabilidades de seguridad en mis cambios de JavaScript"
• "Asegurarme de que mi código Python siga las mejores prácticas"
• "Identificar cualquier problema de rendimiento en mis cambios de código recientes"
• "¿Hay algún efecto secundario no deseado en mi reciente refactorización?"
• "Ayúdame a mejorar las abstracciones en mi código"
• "Comprobar si he eliminado accidentalmente alguna validación importante"
• "Encuentra alguna llamada API alucinada en mi última confirmación"
• "¿Mi gestión de errores es completa y robusta?"
• "¿Existen lagunas en la cobertura de pruebas en mi nueva función?"

🛠️ Herramientas MCP disponibles

Herramientas

• analyze_changes : prepara los cambios de Git para su análisis a través de MCP.
  • Parámetros:
    • workspace_root : El directorio raíz del repositorio workspace/git
    • path : Ruta de archivo específica opcional para analizar

💻 Desarrollo

Lucidity utiliza UV para la gestión de dependencias y los flujos de trabajo de desarrollo. UV es un gestor y solucionador de paquetes de Python rápido y fiable.

🔧 Comportamiento de registro

Lucidity maneja el registro de manera diferente según el transporte:

• Transporte SSE : el registro completo de la consola está habilitado
• Transporte de Stdio con --log-file : todos los registros van al archivo, la consola está deshabilitada
• Transporte de Stdio sin --log-file : solo las advertencias y los errores van a stderr, los registros de información están deshabilitados

Esto garantiza que la comunicación stdio no se interrumpa por registros que aparecen en stdout.

🎛️ Opciones de línea de comandos

🤝 Contribuyendo

¡Agradecemos sus contribuciones! No dude en enviar una solicitud de incorporación de cambios.

1. Bifurcar el repositorio
2. Crea tu rama de funciones ( git checkout -b feature/amazing-feature )
3. Configura tu entorno de desarrollo con UV
4. Realiza tus cambios
5. Ejecutar pruebas y linting
6. Confirme sus cambios ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
7. Empujar a la rama ( git push origin feature/amazing-feature )
8. Abrir una solicitud de extracción

📝 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia Apache 2.0: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

Creado por Stefanie Jane 🌠

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