LeanRigor MCP Server
LeanRigor
적은 컨텍스트. 완전한 엔지니어링 엄격함.
로컬 우선, 크로스 에이전트 엔지니어링 하네스입니다. LeanRigor는 코딩 에이전트 세션에서 불필요한 컨텍스트를 제거하면서, 작업의 위험 수준이 실제로 요구하는 설계, 테스트, 보안 및 검증 게이트를 유지합니다.
npx leanrigor init계약
숫자를 읽기 전에 읽어야 할 부분입니다.
필수 엔지니어링 게이트는 토큰을 절약하기 위해 제거되지 않습니다. 검증은 모든 위험 수준에서 필수입니다. 중요한 작업은 토큰 예산을 포함한 어떤 이유로도 위협 모델, 승인 또는 롤백 계획을 건너뛸 수 없습니다.
절감액은 통과한 작업에 대해서만 계산됩니다. 잘못된 답변을 생성하여 달성한 감소는 감소가 아니며 모든 총계에서 제외됩니다.
모든 숫자는 측정 모드와 적용 범위를 명시합니다. 로컬 추정치는 결코 공급자 사용량이라고 불리지 않으며, 두 가지 측정 모드가 레이블 없는 총계로 합산되지 않습니다.
아무것도 파괴되지 않습니다. 모든 프로젝션은 원래 바이트를 복원하는 핸들을 가지고 있거나 명시적으로 요약 전용으로 표시됩니다.
텔레메트리는 기본적으로 꺼져 있으며,
leanrigor telemetry inspect는 결정하기 전에 정확한 페이로드를 출력합니다.에너지 수치는 버전이 지정된 추정 범위이며, 데이터센터 측정값이 아닙니다. docs/environmental-methodology.md를 참조하세요.
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측정 결과
evals/의 결정론적 코퍼스에서, 하나의 명령으로 재현 가능합니다.
npx leanrigor benchmark메트릭 | 값 | 케이스 | 측정 |
중앙값 컨텍스트 감소 | 93.3% | 8개 통과 | 바이트 전용 |
통과율 델타 vs 기준선 | 0.0 포인트 | 8 | 결정론적 검증기 |
완료율 | 100% | 8 | — |
케이스별 수치, 원시 결과 및 릴리스 게이트 판정은 docs/benchmarks/에 있습니다. 거기에 있는 모든 백분율은 케이스 수와 그 뒤에 있는 측정 모드를 명시합니다.
이것이 주장하지 않는 것. 이 케이스들은 LeanRigor 자체 변환이 페이로드에 미치는 영향을 측정합니다 — 어떤 모델도 관여하지 않습니다.
스킬 평가
스킬들은 이제 실제 모델(Codex CLI, gpt-5.5)에 대해 평가되었으며, 기준선 대 스킬 사용 시, 결정론적 검사로 평가되었습니다.
스킬 | 기준선 | 스킬 사용 | 향상 | 반복 |
senior-system-design | 2/6 | 6/6 | +66.7 포인트 | 1 |
product-brainstorming | 0/5 | 4/5 | +80.0 포인트 | 1 |
verification | 16/20 | 18/20 | +10.0 포인트 | 4 |
세 가지 트리거 설명은 모두 제한되어 있습니다: 라우터는 9개의 비트리거 프롬프트 중 어느 것에서도 이들을 선택하지 않았습니다.
주의사항 없이 그 숫자들을 인용하지 마십시오. 변경되지 않은 구성에서 verification 스위트를 세 번 실행한 결과 +40, +20 및 -20 포인트가 나왔습니다. 60포인트 변동은 n=1에서 대략 20포인트 미만은 노이즈이며, 위의 두 큰 결과는 단일 실행입니다. 평가 하네스 자체에서 발견된 5개의 결함과 스킬에서 발견된 2개의 결함을 포함한 전체 보고서는 docs/benchmarks/skill-eval.md에 있습니다.
기능
구성 요소 | 역할 |
MCP 게이트웨이 | 호스트에 200개 대신 4개의 도구를 노출합니다. 도구는 검색되며 브로드캐스트되지 않습니다. 큰 결과는 로컬에 저장되고 컴팩트한 핸들 기반 프로젝션으로 반환됩니다. |
TokenLeaf 엔진 | 측정 모드별로 실제로 절약된 것을 측정하고, 실패한 작업의 절감액은 계산하지 않습니다. |
Rigor 게이트 | 작업 위험을 결정론적으로 분류하며(모델 호출 없음), 가장 작은 충분한 엔지니어링 게이트 세트를 선택합니다. |
검증된 스킬 | 라이선스, 출처 기록, 컨텍스트 예산 및 평가 스위트가 포함된 세 가지 이식 가능한 에이전트 스킬. |
지원되는 호스트
호스트 | 상태 |
Claude Code | 지원됨 |
Codex | 지원됨 |
Gemini CLI | 아직; 어댑터 계획됨 |
leanrigor init은 설치된 것을 감지하고, 모든 파일 변경을 미리 보여주며, 수정하는 모든 것을 백업하고, 확인하기 전에는 절대 쓰지 않습니다.
명령어
npx leanrigor init # install, with a preview and confirmation
npx leanrigor init --dry-run # show the plan, write nothing
npx leanrigor init --uninstall # restore the original files
npx leanrigor doctor # diagnose the installation
npx leanrigor mcp serve # run the gateway (hosts launch this)
npx leanrigor benchmark # run the reproducible benchmark
npx leanrigor report # local session report
npx leanrigor report --share # local SVG card, aggregate counts only
npx leanrigor skills list
npx leanrigor skills install verification
npx leanrigor telemetry status개인정보 기본값
계정이 없습니다. 텔레메트리를 활성화하기 전까지 자체 네트워크 호출이 없습니다. 프롬프트, 소스 코드, 파일 경로, 저장소 이름 및 도구 페이로드는 어떤 설정에서도 절대 전송되지 않습니다 — 원장 및 텔레메트리 스키마에는 이를 전달할 수 있는 필드가 없습니다. docs/privacy.md를 참조하세요.
제거
npx leanrigor init --uninstall파일은 원래 바이트로 복원됩니다. 남는 것은 .leanrigor/ 아래의 추가 전용 감사 기록뿐입니다.
현재 제한 사항
명확히 말하자면, 자신을 과장하는 하네스는 없는 것보다 나쁘기 때문입니다:
세 가지 스킬 향상 결과 중 두 가지는 n=1이며, 이 스위트의 실행 간 변동은 60포인트에 도달했습니다. 이에 의존하기 전에
--repeat으로 다시 실행하십시오.다섯 가지
verification케이스 중 네 가지는 구분하지 않습니다 — 기준선이 매번 통과하므로 아무것도 측정하지 않습니다. 해당 스위트는 더 어려운 케이스가 필요합니다.절제 실험이 실행되지 않았습니다. 어떤 스킬의 어떤 부분도 비용이 드는 컨텍스트를 얻는 것으로 입증되지 않았습니다.
모든 스킬 숫자는 하나의 CLI와 하나의 모델에서 나옵니다.
벤치마크의
gateway+workflow및gateway+workflow+skill조건은 아직 구현되지 않았습니다. 현재는baseline과gateway만 실행됩니다.위험 분류는 정규식 및 경로 기반입니다. 의도적으로 보수적이며 과소 분류보다 과대 분류를 하지만, 똑똑하지는 않습니다.
Codex 어댑터는
config.toml을 다시 작성하여 TOML 주석을 삭제합니다. 설치 계획은 이에 대해 경고하며 원본은 백업됩니다.아직 Gemini CLI 어댑터가 없습니다.
게시된 패키지는 내부
@leanrigor/*워크스페이스를 번들로 포함합니다. 해당 API는 안정적이지 않으며 별도로 게시되지 않습니다.
문서
기여하기
제한적이고 소유 가능한 확장 표면은 docs/extensions/에 문서화되어 있습니다: 프로젝터, 호스트 어댑터 및 스킬 팩. 각각에는 수용 계약이 있어, 기여는 유지 관리자의 기분이 아닌 명시된 기준에 따라 판단될 수 있습니다.
라이선스
Apache-2.0. 타사 고지 사항 및 재사용 원장은 THIRD_PARTY_NOTICES.md에 있습니다. 이 저장소에는 타사 소스나 산문이 복사되지 않았습니다.
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Maintenance
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