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hyperb1iss
by hyperb1iss

✨ ルシディティ MCP 🔍

Python 3.13以上 ライセンス 状態 コードスタイル 型チェック

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。

Related MCP server: CodeAlive MCP

🚀 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⚡️

Available Tools

1 tool
analyze_changesA

Prepare git changes for analysis through MCP.

This tool examines the current git diff, extracts changed code, and prepares structured data with context for the AI to analyze.

The tool doesn't perform analysis itself - it formats the git diff data and provides analysis instructions which get passed back to the AI model through the Model Context Protocol.

Args: workspace_root: The root directory of the workspace/git repository path: Optional specific file path to analyze

Returns: Structured git diff data with analysis instructions for the AI

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
pathNo
workspace_rootNo

TDQS

A3.5/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations provided, the description carries the full burden. It discloses that the tool 'examines the current git diff' and 'formats the git diff data,' implying it's a read-only operation without side effects. However, it doesn't mention behavioral traits like error handling, performance considerations, or specific constraints (e.g., git repository must be initialized). It adds some context but isn't comprehensive.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness4/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is appropriately sized and front-loaded, starting with the core purpose. It uses bullet points for Args and Returns, which improves structure. However, some sentences could be more concise (e.g., 'through the Model Context Protocol' is slightly redundant), and the overall flow is clear but not maximally efficient.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given no annotations, 0% schema coverage, and no output schema, the description is moderately complete. It covers purpose, parameters, and return value at a high level, but lacks details on error cases, output structure, or operational constraints. For a tool with two parameters and no structured support, it's adequate but has gaps.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 0%, so the description must compensate. It explains both parameters: 'workspace_root: The root directory of the workspace/git repository' and 'path: Optional specific file path to analyze.' This adds clear meaning beyond the schema's basic titles. However, it doesn't detail format constraints (e.g., absolute vs. relative paths), so it's not a perfect 5.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the tool's purpose: 'examines the current git diff, extracts changed code, and prepares structured data with context for the AI to analyze.' It specifies the verb (examines, extracts, prepares) and resource (git diff/changed code). However, since there are no sibling tools, it doesn't need to distinguish from alternatives, so it doesn't reach the full 5.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description implies usage context by stating 'Prepare git changes for analysis through MCP' and 'The tool doesn't perform analysis itself,' which suggests it's a preprocessing step. However, it lacks explicit guidance on when to use it versus other potential tools (e.g., direct analysis tools) or prerequisites, as there are no siblings to compare against.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool updatev1.0.0
    • First observedanalyze_changes

TDQS

A3.5/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

With only one tool, there is no possibility of ambiguity or overlap between tools. The tool 'analyze_changes' has a clearly defined and distinct purpose of preparing git changes for analysis, making it impossible to confuse with other tools.

Naming Consistency5/5

The single tool name 'analyze_changes' follows a clear verb_noun pattern (analyze + changes). Since there is only one tool, there is no inconsistency to evaluate, and the naming is straightforward and descriptive.

Tool Count2/5

A single tool is too few for most practical server purposes, as it limits functionality and scope. While the tool is well-defined, a server with only one tool feels thin and incomplete for handling git analysis or broader tasks, indicating a mismatch in scope.

Completeness2/5

The server's domain appears to be git change analysis, but with only one tool that prepares data without performing analysis, there are significant gaps. Missing operations like actual analysis, history review, or commit management make the surface severely incomplete for the inferred purpose.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

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