LORE는 TypeScript 프로젝트를 위한 플러그인 기반 코드 고고학 엔진입니다. AST를 파싱하고, 의존성을 매핑하며, 순환 의존성을 감지하고, 비동기 체인을 추적하며, 타입 안전성을 점수화하고, **MCP(Model Context Protocol)**를 통해 AI 코딩 어시스턴트에게 아키텍처 지능을 제공합니다.
EliotShift 제작 · 16개의 실제 프로젝트에서 검증됨 · 100% 통과율.
AI 코딩 어시스턴트는 빠르게 코드를 작성하지만 아키텍처 메모리가 부족합니다. 다음과 같은 내용을 기억하지 못합니다:
어떤 파일들이 밀접하게 결합되어 있는지
순환 의존성이 어디에 존재하는지
어떤 타입들이 경계를 넘어 퍼져 있는지
어떤 파일이 너무 자주 변경되는지(핫스팟)
아키텍처 계층이 무엇인지
LORE는 CLI 분석 및 MCP 서버 통합을 통해 AI 어시스턴트에게 코드베이스 아키텍처에 대한 깊은 이해를 제공함으로써 이 문제를 해결합니다.
Related MCP server: Continuum
# | 분석기 | 기능 |
1 | AST 파서 | ts-morph + 정규식 하이브리드를 사용한 전체 TypeScript/TSX 파싱 |
2 | 의존성 그래프 | 프로젝트 전반의 모든 import, export, re-export 매핑 |
3 | 순환 의존성 감지기 | 순환 참조를 찾고 심각도별로 순위 지정 |
4 | 의존성 방향 검사기 | 계층 규칙 강제 (예: 컨트롤러 → DB import 금지) |
5 | 섀넌 엔트로피 | 파일별 복잡도 점수 산정 (단순 → 매우 복잡) |
6 | 핫스팟 분석 | Git 변경 이력 감지 — 너무 자주 변경되는 파일 |
7 | Import 영향 분석기 | 모든 import의 영향 범위 표시 |
8 | 타입 안전성 점수 |
|
9 | 숨겨진 결합 감지기 | 공유 타입을 통한 암시적 의존성 발견 |
10 | AI 권장 사항 | 우선순위가 지정된 수정 제안 (P0–P3) |
11 | 도구 설정 검사기 | ESLint, Prettier, tsconfig 설정 검증 |
12 | 브레이킹 체인지 감지기 | 고위험 폐기 패턴 플래그 지정 |
13 | 아키텍처 격차 탐색기 | 누락된 추상화 및 패턴 식별 |
Claude Desktop, VS Code, Cursor 또는 모든 MCP 클라이언트에 LORE를 노출하세요:
도구 | 설명 |
| 전체 프로젝트 분석 — 점수, 위반 사항, 복잡도, 핫스팟 |
| 상태 점수: 전체, 타입 안전성, 도구, 아키텍처 |
| 순환 의존성, 계층 위반, 아키텍처 격차 |
| AI 개선 제안 (P0–P3) |
| Git 변경 빈도가 높은 파일 (빨강/노랑/초록) |
| 섀넌 엔트로피 복잡도 보고서 |
| 파일 import, export, 소비자, 복잡도 |
| 심층 TS 분석: 프레임워크, 계층, 비동기 체인, 타입 흐름 |
리소스 | 설명 |
| 최신 분석 결과 (JSON) |
| 심층 아키텍처 그래프 (JSON) |
| 환경 및 캐시 상태 (JSON) |
lore [path] Analyze project (default: cwd)
lore analyze [path] Explicit analysis
lore init Extract architectural decisions
lore status View decisions by category
lore diff Diff against saved baseline
lore doctor Environment + tooling check
lore doctor --fix Auto-fix project setup
lore ignore List/manage ignore patterns
lore watch Watch + re-analyze on change
lore mcp inspect Inspect MCP server setup
lore mcp config Claude Desktop config snippet
lore version Show version페이지 | 설명 |
전체 기능 개요, 배지 및 빠른 시작 | |
npm, npx 및 Docker 설치 | |
모든 CLI 명령어: init, status, doctor, watch, diff 등 | |
Claude Desktop, Cursor 및 Windsurf 설정 | |
Express, NestJS, Next.js 등의 실제 분석 사례 | |
자주 묻는 질문 |
npm install -g lore-mcp# Analyze current project
lore
# Analyze a specific project
lore ./my-typescript-project
# Check environment and auto-fix
lore doctor --fix
# Watch for changes
lore watch --filter src/
# Diff from last baseline
lore diffClaude Desktop 설정에 다음을 추가하세요:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"lore": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "lore-mcp"]
}
}
}또는 전역으로 설치된 경우:
{
"mcpServers": {
"lore": {
"command": "lore",
"args": ["mcp"]
}
}
}Claude Desktop을 재시작한 후 다음을 질문하세요:
"Analyze my project architecture" → LORE가
analyze_architecture실행 "What are the circular dependencies?" → LORE가get-violations실행 "Which files are hotspots?" → LORE가get-hotspots실행 "What are the AI recommendations?" → LORE가get-recommendations실행
lore-mcp/
├── src/
│ ├── algorithm/ # LoreGraph, AST parser, async chain builder, type tracker
│ ├── algorithms/ # AI recommendations, hotspot analysis, entropy, scoring
│ ├── analyzer/ # Dependency parsers, circular deps, direction, imports
│ ├── commands/ # CLI: doctor, diff, ignore, init, status, watch
│ ├── core/ # Plugin system, pipeline runner, graph engine
│ ├── lib/ # Hidden coupling, gaps, middleware chain, ontology
│ ├── mcp/ # MCP server + architecture bridge
│ ├── output/ # Formatter, markdown, SARIF, logger
│ ├── plugins/built-in/ # 13 built-in analysis plugins
│ ├── storage/ # Cache and decision store
│ ├── types/ # TypeScript type definitions
│ ├── cli.ts # CLI entry point
│ └── index.ts # MCP server entry point
├── package.json
└── tsconfig.jsonLORE는 플러그인 기반 아키텍처를 사용합니다. 모든 분석기는 플러그인입니다:
interface LorePlugin {
name: string;
version: string;
analyze(context: AnalysisContext): Promise<PluginResult>;
}내장 플러그인: circular-deps, coupling-matrix, dep-direction, entropy, gaps, hidden-coupling, hotspot, import-impact, middleware-chain, breaking-changes, type-safety, tooling-config, ai-recommendations.
파싱 — LORE는 ts-morph + 정규식 하이브리드 파서를 사용하여 모든 .ts/.tsx 파일을 파싱합니다.
그래프 구축 — 타입이 지정된 엣지(import, type-ref, decorator, async-chain, implements, extends)를 사용하여 의존성 그래프를 구성합니다.
플러그인 실행 — 13개의 분석기가 플러그인 파이프라인을 통해 병렬로 실행됩니다.
점수 산정 — 상태 점수(타입 안전성, 도구, 아키텍처, 전체 0–100)를 계산합니다.
권장 사항 — AI 엔진이 우선순위가 지정된 제안(P0 중요 → P3 권장)을 생성합니다.
제공 — 결과는 CLI 출력, MCP 도구 또는 SARIF 형식을 통해 제공됩니다.
프로젝트 | 파일 수 | 결과 | |
Express | 42 | 100% 통과 | |
Next.js | 68 | 100% 통과 | |
Fastify | 55 | 100% 통과 | |
NestJS | 38 | 100% 통과 | |
Prisma | 45 | 100% 통과 | |
Zod | 35 | 100% 통과 | |
TypeORM | 60 | 100% 통과 | + 9개 더 |
16개 테스트 프로젝트 모두: 100% 통과율, 충돌 없음.
Node.js >= 18.0.0
TypeScript 프로젝트 (.ts 및 .tsx 파일 분석)
Git (선택 사항, 핫스팟 분석용)
ripgrep (선택 사항, 더 빠른 파일 검색용)
구성 요소 | 기술 |
언어 | TypeScript 5.5+ |
AST 파싱 | ts-morph 21 |
프로토콜 | Model Context Protocol (MCP) SDK 1.0 |
전송 | Stdio (Claude Desktop / IDE 호환) |
검증 | Zod 스키마 |
출력 | ANSI 터미널, Markdown, SARIF |
MIT © 2025 EliotShift
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If you are the server author, to access and configure the admin panel.
AI Agent with Architectural Memory. Impact analysis (free), tests and code from the graph (pro).
Deterministic context layer for your codebase: change impact, blast radius, answers with receipts.
Give your AI agent a persistent map of your project's structure, dependencies, and bugs.
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/EliotShift/lore-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server