hybrid server
The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.
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.
✨ Lucidity MCP 🔍
代码清晰,创作自信
Lucidity 是一款模型上下文协议 (MCP) 服务器,旨在通过智能的、基于提示的分析来提升 AI 生成代码的质量。通过为 AI 编码助手提供结构化的指导,Lucidity 可以帮助识别和解决常见的质量问题,从而生成更简洁、更易于维护、更健壮的代码。
在你做出决定之前,只需让 Lucidity 分析一下这些变化,而不是把自己编码成一个噩梦般的地狱!😱 💥 🚫
💫 功能
- 🔮全面的问题检测- 涵盖从复杂性到安全漏洞的 10 个关键质量维度
- 🔄上下文分析- 将更改与原始代码进行比较,以识别意外的修改
- 🌐语言无关- 适用于 AI 助手理解的任何编程语言
- 🎯重点分析- 根据项目需求选择针对特定问题类型
- 📝结构化输出- 引导 AI 提供可操作的反馈和明确的建议
- 🤖 MCP 集成- 与 Claude 和其他兼容 MCP 的 AI 助手无缝集成
- 🪶轻量级实现- 简单的服务器设计,具有最少的依赖性
- 🧩可扩展框架- 轻松添加新的问题类型或改进分析标准
- 🔀灵活传输- 支持基于终端交互的 stdio 和基于网络通信的 SSE
- 🔄 Git-Aware Analysis - 直接从 git diff 分析更改,使其成为提交前审查的理想选择
🚀 安装
📋 先决条件
- Python 3.13 或更高版本
- Git(用于分析代码更改)
- UV 包管理器(推荐用于依赖项管理)
🔮 快速入门
运行 Lucidity 服务器
与人工智能助手一起使用
- 以 SSE 模式启动 Lucidity:Copy
- 使用 MCP 协议 URI 连接您的 AI 助手:Copy
- AI 现在可以调用
analyze_changes
工具来获取代码质量反馈!
🧠 分析维度
Lucidity 从 10 个关键质量维度分析代码:
- 不必要的复杂性——识别过于复杂的算法、过度的抽象和复杂的逻辑
- 糟糕的抽象——检测漏洞百出或不恰当的抽象以及不明确的关注点分离
- 意外代码删除- 捕获意外删除的关键功能或验证
- 幻觉组件- 查找对不存在的函数、类或 API 的引用
- 风格不一致——发现与项目编码标准和惯例的偏差
- 安全漏洞——识别代码更改中的潜在安全问题
- 性能问题- 检测可能影响性能的低效算法或操作
- 代码重复- 查找需要重构的重复逻辑或功能
- 不完整的错误处理——缺失或不充分的异常处理
- 测试覆盖率差距——识别关键功能缺失的测试
📊 AI 助手查询示例
将 AI 助手连接到 Lucidity 后,尝试以下查询:
- “分析我最新的 git 更改中的代码质量”
- “检查我的 JavaScript 更改中是否存在安全漏洞”
- “确保我的 Python 代码遵循最佳实践”
- “找出我最近代码更改中的任何性能问题”
- “我最近的重构是否存在任何意想不到的副作用?”
- “帮助我改进代码中的抽象”
- “检查我是否意外删除了任何重要的验证”
- “在我的最新提交中查找任何幻听 API 调用”
- “我的错误处理是否完整且强大?”
- “我的新功能是否存在测试覆盖率差距?”
🛠️ 可用的 MCP 工具
工具
analyze_changes
- 准备 git 更改以便通过 MCP 进行分析- 参数:
workspace_root
:workspace/git 仓库的根目录path
:可选的要分析的特定文件路径
- 参数:
💻 开发
Lucidity 使用 UV 进行依赖项管理和开发工作流程。UV 是一个快速、可靠的 Python 包管理器和解析器。
🔧 记录行为
Lucidity 根据传输方式以不同的方式处理日志:
- SSE 传输:已启用完整控制台日志记录
- 使用 --log-file 进行 Stdio 传输:所有日志都写入文件,控制台被禁用
- 不使用 --log-file 的 Stdio 传输:只有警告和错误会发送到 stderr,信息日志被禁用
这确保了 stdio 通信不会因 stdout 上出现的日志而中断。
🎛️ 命令行选项
🤝 贡献
欢迎贡献代码!欢迎提交 Pull 请求。
- 分叉存储库
- 创建你的功能分支(
git checkout -b feature/amazing-feature
) - 使用 UV 设置您的开发环境
- 进行更改
- 运行测试和 linting
- 提交您的更改(
git commit -m 'Add some amazing feature'
) - 推送到分支(
git push origin feature/amazing-feature
) - 打开拉取请求
📝 许可证
该项目根据 Apache License 2.0 获得许可 - 有关详细信息,请参阅 LICENSE 文件。
如果你觉得 Lucidity 有用,请给我买一个 Monster Ultra Violet ⚡️
This server cannot be installed
模型上下文协议服务器通过对 10 个关键维度进行全面分析来提高 AI 生成的代码质量,帮助在问题出现之前识别它们。
- 💫 Features
- 🚀 Installation
- 📋 Prerequisites
- 🔮 Quick Start
- 🧠 Analysis Dimensions
- 📊 Example AI Assistant Queries
- 🛠️ Available MCP Tools
- 💻 Development
- 🔧 Logging Behavior
- 🎛️ Command-line Options
- 🤝 Contributing
- 📝 License