Lucidity MCP

by hyperb1iss
Verified

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

# 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

📋 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

# 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

与人工智能助手一起使用

  1. 以 SSE 模式启动 Lucidity:
    lucidity-mcp --transport sse
  2. 使用 MCP 协议 URI 连接您的 AI 助手:
    sse://localhost:6969/sse
  3. 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:

  1. 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
  2. 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
  3. 意外代码删除- 捕获意外删除的关键功能或验证
  4. 幻觉组件- 查找对不存在的函数、类或 API 的引用
  5. 风格不一致——发现与项目编码标准和惯例的偏差
  6. 安全漏洞——识别代码更改中的潜在安全问题
  7. 性能问题- 检测可能影响性能的低效算法或操作
  8. 代码重复- 查找需要重构的重复逻辑或功能
  9. 不完整的错误处理——缺失或不充分的异常处理
  10. 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

💻 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。

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

🔧 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

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)

🤝 贡献

欢迎贡献代码!欢迎提交 Pull 请求。

  1. 分叉存储库
  2. 创建你的功能分支( git checkout -b feature/amazing-feature
  3. 使用 UV 设置您的开发环境
  4. 进行更改
  5. 运行测试和 linting
  6. 提交您的更改( git commit -m 'Add some amazing feature'
  7. 推送到分支( git push origin feature/amazing-feature
  8. 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。


Stefanie Jane 🌠创建

如果你觉得 Lucidity 有用,请给我买一个 Monster Ultra Violet ⚡️

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

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。

  1. 💫 Features
    1. 🚀 Installation
      1. 📋 Prerequisites
        1. 🔮 Quick Start
          1. Run the Lucidity server
          2. Using with AI Assistants
        2. 🧠 Analysis Dimensions
          1. 📊 Example AI Assistant Queries
            1. 🛠️ Available MCP Tools
              1. Tools
            2. 💻 Development
              1. 🔧 Logging Behavior
                1. 🎛️ Command-line Options
                  1. 🤝 Contributing
                    1. 📝 License
                      ID: 0mw024dafm