Lucidity MCP

Integrations

  • Provides git-aware analysis that examines changes directly from git diff, making it ideal for pre-commit reviews of code quality issues before they're committed to the repository.

✨ ルシディティ MCP 🔍

コードの明確さ、創造の自信

Lucidityは、インテリジェントなプロンプトベースの分析を通じてAI生成コードの品質を向上させるために設計されたモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバーです。AIコーディングアシスタントに構造化されたガイダンスを提供することで、Lucidityは一般的な品質問題の特定と解決を支援し、よりクリーンで保守性が高く、堅牢なコードを実現します。

コミットする前に、悪夢のような地獄絵図に自分を巻き込むのではなく、Lucidity に変更を分析するように依頼してください。😱 💥 🚫

💫 機能

  • 🔮包括的な問題検出- 複雑さからセキュリティの脆弱性まで、10の重要な品質側面をカバー
  • 🔄コンテキスト分析- 変更を元のコードと比較して、意図しない変更を特定します
  • 🌐言語に依存しない- AIアシスタントが理解できるあらゆるプログラミング言語で動作します
  • 🎯集中分析- プロジェクトのニーズに基づいて特定の問題タイプをターゲットにするオプション
  • 📝構造化された出力- AI をガイドして、明確な推奨事項を含む実用的なフィードバックを提供します。
  • 🤖 MCP 統合- Claude やその他の MCP 対応 AI アシスタントとのシームレスな統合
  • 🪶軽量実装- 依存関係を最小限に抑えたシンプルなサーバー設計
  • 🧩拡張可能なフレームワーク- 新しい問題タイプを簡単に追加したり、分析基準を調整したりできます
  • 🔀柔軟なトランスポート- 端末ベースのインタラクション用のstdioとネットワークベースの通信用のSSEの両方をサポート
  • 🔄 Git 対応分析- Git diff から直接変更を分析するため、コミット前のレビューに最適です。

🚀 インストール

# Clone the repository git clone https://github.com/hyperbliss/lucidity-mcp.git cd lucidity-mcp # Set up a virtual environment with UV uv venv .venv source .venv/bin/activate # On Windows: .venv\Scripts\activate # Install dependencies with UV uv sync

📋 前提条件

  • Python 3.13以上
  • Git(コード変更の分析用)
  • UV パッケージ マネージャー (依存関係管理に推奨)

🔮 クイックスタート

Lucidityサーバーを実行する

# Start with stdio transport (for terminal use) lucidity-mcp # Start with SSE transport (for network use) lucidity-mcp --transport sse --host 127.0.0.1 --port 6969 # Run with debug logging lucidity-mcp --debug # Run with file logging lucidity-mcp --log-file lucidity.log

AIアシスタントと併用する

  1. Lucidity を SSE モードで起動します。
    lucidity-mcp --transport sse
  2. MCP プロトコル URI を使用して AI アシスタントを接続します。
    sse://localhost:6969/sse
  3. AI はanalyze_changesツールを呼び出してコード品質のフィードバックを取得できるようになりました。

🧠 分析次元

Lucidity は、10 の重要な品質側面にわたってコードを分析します。

  1. 不必要な複雑さ- 過度に複雑なアルゴリズム、過剰な抽象化、複雑なロジックを特定します
  2. 不十分な抽象化- 漏れやすい、または不適切な抽象化と不明瞭な関心の分離を検出します
  3. 意図しないコード削除- 重要な機能や検証の偶発的な削除を検出します
  4. 幻覚コンポーネント- 存在しない関数、クラス、または API への参照を検索します
  5. スタイルの不一致- プロジェクトのコーディング標準や規約からの逸脱を検出します
  6. セキュリティ脆弱性- コード変更における潜在的なセキュリティ問題を特定します
  7. パフォーマンスの問題- パフォーマンスに影響を与える可能性のある非効率的なアルゴリズムや操作を検出します
  8. コードの重複- リファクタリングが必要な重複ロジックや機能を見つける
  9. 不完全なエラー処理- 例外処理が欠落しているか不十分である
  10. テストカバレッジギャップ- 重要な機能のテストが欠落している箇所を特定します

📊 AIアシスタントクエリの例

AI アシスタントを Lucidity に接続して、次のクエリを試してください。

  • 「最新の Git 変更におけるコード品質を分析する」
  • 「JavaScriptの変更におけるセキュリティ上の脆弱性をチェックする」
  • 「Python コードがベストプラクティスに従っていることを確認する」
  • 「最近のコード変更におけるパフォーマンスの問題を特定する」
  • 「最近のリファクタリングで意図しない副作用はありましたか?」
  • 「コードの抽象化を改善するのを手伝ってください」
  • 「重要な検証を誤って削除していないか確認してください」
  • 「最新のコミットで幻覚的なAPI呼び出しを見つける」
  • 「エラー処理は完全かつ堅牢ですか?」
  • 「新しい機能にはテスト カバレッジのギャップがありますか?」

🛠️ 利用可能なMCPツール

ツール

  • analyze_changes - MCP による分析のために Git の変更を準備します
    • パラメータ:
      • workspace_root : ワークスペース/gitリポジトリのルートディレクトリ
      • path : 分析するオプションの特定のファイルパス

💻 開発

Lucidity は、依存関係の管理と開発ワークフローに UV を使用します。UV は、高速で信頼性の高い Python パッケージマネージャーおよびリゾルバーです。

# Update dependencies uv sync # Run tests pytest # Run linting ruff check . # Run type checking mypy .

🔧 ログ記録の動作

Lucidity は、トランスポートに応じてログ記録を異なる方法で処理します。

  • SSEトランスポート: 完全なコンソールログが有効になっています
  • --log-file を使用した stdio トランスポート: すべてのログがファイルに出力され、コンソールは無効になります
  • --log-file なしの stdio トランスポート: 警告とエラーのみが stderr に出力され、情報ログは無効になります

これにより、stdout にログが表示されることで stdio 通信が中断されることがなくなります。

🎛️ コマンドラインオプション

usage: lucidity-mcp [-h] [--debug] [--host HOST] [--port PORT] [--transport {stdio,sse}] [--log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL}] [--verbose] [--log-file LOG_FILE] options: -h, --help show this help message and exit --debug Enable debug logging --host HOST Host to bind the server to (use 0.0.0.0 for all interfaces) --port PORT Port to listen on for network connections --transport {stdio,sse} Transport type to use (stdio for terminal, sse for network) --log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL} Set the logging level --verbose Enable verbose logging for HTTP requests --log-file LOG_FILE Path to log file (required for stdio transport if logs enabled)

🤝 貢献する

貢献を歓迎します!お気軽にプルリクエストを送信してください。

  1. リポジトリをフォークする
  2. 機能ブランチを作成します( git checkout -b feature/amazing-feature
  3. UVで開発環境をセットアップする
  4. 変更を加える
  5. テストとリンティングを実行する
  6. 変更をコミットします ( git commit -m 'Add some amazing feature' )
  7. ブランチにプッシュする ( git push origin feature/amazing-feature )
  8. プルリクエストを開く

📝 ライセンス

このプロジェクトは、Apache License 2.0 に基づいてライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。


ステファニー・ジェーンが作成🌠

Lucidity が便利だと思うなら、 Monster Ultra Violet を買ってください⚡️

-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

10 の重要な側面にわたる包括的な分析を通じて AI 生成コードの品質を向上させ、問題が発生する前に問題を特定できるようにするモデル コンテキスト プロトコル サーバー。

  1. 💫 機能
    1. 🚀 インストール
      1. 📋 前提条件
        1. 🔮 クイックスタート
          1. Lucidityサーバーを実行する
          2. AIアシスタントと併用する
        2. 🧠 分析次元
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            1. 🛠️ 利用可能なMCPツール
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                      ID: 0mw024dafm