ai-backend-performance-mcp

Statischer Analyse-MCP-Server für Node.js-Backend-Performance-Probleme. KI-Agenten können ein Projekt auf Datenbankabfrage-Anti-Patterns, asynchrone Engpässe, Verbindungspooling-Fehler und Abhängigkeits-Hygieneprobleme untersuchen – ohne Ihren Code zu ändern.

Warum dieses Projekt?

Backend-Performance-Probleme verstecken sich oft in aller Offensichtlichkeit: N+1-Abfragen in Schleifen, Clients, die pro Anfrage erstellt werden, sequenzielle awaits, die parallel laufen könnten, oder Abhängigkeiten, die in package.json falsch klassifiziert sind. Dieser MCP-Server macht diese Muster als strukturierte, evidenzbasierte Erkenntnisse sichtbar, über die KI-Codierungsassistenten nachdenken können.

Was es tut

• Schreibgeschützte statische Analyse von JavaScript/TypeScript-Quelldateien

• Sechs fokussierte MCP-Tools für gängige Backend-Performance-Kategorien

• Strukturierte Ergebnisse mit Schweregrad, Konfidenz, Codeausschnitten und Empfehlungen

• Unterscheidet bestätigte Beweise von potenziellen Problemen

Was es nicht tut

• Führt Ihren Anwendungs- oder Repository-Code nicht aus

• Ändert keine Dateien, installiert keine Pakete und verändert keine Indizes

• Ersetzt kein Profiling, Lasttests oder Datenbank-EXPLAIN-Analysen

Related MCP server: DepHealth MCP

Architektur

flowchart TD
  Client[MCP Client / AI Agent]
  Server[MCP Server]
  Tools[MCP Tools]
  Engine[Analysis Engine]
  Analyzers[Individual Analyzers]
  Findings[Structured Findings]

  Client --> Server
  Server --> Tools
  Tools --> Engine
  Engine --> Analyzers
  Analyzers --> Findings
  Findings --> Tools
  Tools --> Server
  Server --> Client

Siehe docs/architecture.md für Details zu den Ebenen.

Analysatoren

MCP-Tools

Werkzeugreferenz: docs/tools.md

Installation

npm install ai-backend-performance-mcp

Oder direkt ausführen:

npx ai-backend-performance-mcp

MCP-Konfiguration

Fügen Sie Folgendes zu Ihrer MCP-Client-Konfiguration hinzu (Beispiel für Cursor / Claude Desktop):

{
  "mcpServers": {
    "backend-performance": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "ai-backend-performance-mcp"],
      "env": {}
    }
  }
}

Für die lokale Entwicklung:

{
  "mcpServers": {
    "backend-performance": {
      "command": "node",
      "args": ["/absolute/path/to/ai-backend-performance-mcp/dist/index.js"]
    }
  }
}

Verwendung

Rufen Sie ein beliebiges Tool mit einem projectPath auf, der auf ein Node.js-Backend-Repository verweist:

{
  "projectPath": "/path/to/your/api"
}

Beispielausgabe (gekürzt)

{
  "projectPath": "/app/examples/sample-node-api",
  "technologies": ["express", "mongodb"],
  "metadata": {
    "packageName": "sample-node-api",
    "packageVersion": "1.0.0",
    "sourceFileCount": 4
  },
  "findings": [
    {
      "category": "pooling",
      "severity": "critical",
      "title": "Connection or client created in request handler",
      "evidence": {
        "kind": "confirmed",
        "snippet": "const client = await MongoClient.connect(...)"
      },
      "confidence": 0.9,
      "recommendation": "Create a shared client/pool at module scope and reuse it."
    }
  ],
  "summary": {
    "totalFindings": 6,
    "confirmedCount": 3,
    "potentialCount": 3
  }
}

Probieren Sie das enthaltene Demo-Projekt unter examples/sample-node-api aus.

Sicherheit

• Schreibgeschützt: schreibt nie in analysierte Projekte

• Pfadvalidierung: verhindert Traversal außerhalb von projectPath

• Keine Codeausführung: parst nur Quelltext; führt keinen Repository-Code aus

• Nicht vertrauenswürdige Eingaben: Behandeln Sie analysierte Repos als nicht vertrauenswürdig

Einschränkungen

• Nur statische Analyse; Ergebnisse, die vom Clusterzustand abhängen, bleiben potential

• Dynamische require()-Aufrufe / zur Laufzeit generierte Abfragen werden nicht vollständig verfolgt

• Die Indexanalyse vergleicht nur createIndex-Aufrufe im Repository (nicht Atlas/ops-verwaltete Indizes) und bleibt still, wenn das Repository keine definiert

• Array.find, gebündelte $in/ANY()-Aufrufe, _id-Lookups und DB-Clients im Modulbereich werden nicht als Probleme behandelt

• Sequenzielle awaits werden nur markiert, wenn sie keine vorherigen Bindungen konsumieren; Promise.all wird nie als Befund gemeldet

• Die Erkennung unbenutzter Abhängigkeiten basiert auf einem Import-Scan

• Redis-spezifische Regeln sind geplant, aber in v0.1.0 nicht implementiert

Entwicklung

git clone https://github.com/robinafaruqia/ai-backend-performance-mcp.git
cd ai-backend-performance-mcp
npm install
npm run typecheck
npm run lint
npm test
npm run build

Siehe docs/development.md.

Testen

npm test

Fixture-Projekte unter tests/fixtures/ kombinieren problematischen und gültigen Code für N+1-Abfragen, Indizes, Async, Pooling und Abhängigkeiten, damit Analysatoren nicht bei jedem await, jeder Abfrage, jeder Schleife oder jeder Verbindung auslösen.

Roadmap

• Redis/Cache-Analysator

• Prisma/TypeORM-spezifische Abfrageregeln

• ProjectContext-Caching

• SARIF/JSON-Berichtsexport

• Konfigurierbare Schweregradschwellen

Mitwirken

Beiträge sind willkommen! Siehe CONTRIBUTING.md und CODE_OF_CONDUCT.md.

Lizenz

MIT — siehe LICENSE.