ai-backend-performance-mcp

Node.js バックエンドのパフォーマンス問題のための静的解析 MCP サーバーです。AI エージェントは、コードを変更することなく、データベースクエリのアンチパターン、非同期ボトルネック、コネクションプーリングの誤り、依存関係の衛生問題をプロジェクト内で検査できます。

なぜこのプロジェクトか？

バックエンドのパフォーマンス問題は、しばしば明白な場所に隠れています。ループ内の N+1 クエリ、リクエストごとに作成されるクライアント、並列実行できるのに逐次実行されている await、package.json での依存関係の誤分類などです。この MCP サーバーは、これらのパターンを、AI コーディングアシスタントが推論できる構造化された証拠に基づく所見として公開します。

できること

• JavaScript/TypeScript ソースファイルの読み取り専用静的解析

• 一般的なバックエンドパフォーマンスカテゴリのための 6 つの焦点を絞った MCP ツール

• 重大度、信頼度、コードスニペット、推奨事項を含む構造化された所見

• 確認済みの証拠と潜在的な問題を区別します

できないこと

• アプリケーションやリポジトリのコードを実行する

• ファイルの変更、パッケージのインストール、インデックスの変更

• プロファイリング、ロードテスト、データベースの EXPLAIN 分析の代替

Related MCP server: DepHealth MCP

アーキテクチャ

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

レイヤーの詳細は docs/architecture.md を参照してください。

アナライザー

MCP ツール

ツールリファレンス: docs/tools.md

インストール

npm install ai-backend-performance-mcp

または直接実行:

npx ai-backend-performance-mcp

MCP 設定

MCP クライアント設定に追加します（Cursor / Claude Desktop の例）:

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

ローカル開発の場合:

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

使用方法

Node.js バックエンドリポジトリを指す projectPath を指定して任意のツールを呼び出します:

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

出力例（省略）

{
  "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
  }
}

同梱のデモプロジェクト examples/sample-node-api を試してください。

安全性

• 読み取り専用: 分析対象のプロジェクトに書き込むことはありません

• パス検証: projectPath の外へのトラバーサルを防ぎます

• コード実行なし: ソーステキストのみを解析し、リポジトリのコードを実行しません

• 信頼できない入力: 分析対象のリポジトリは信頼できないものとして扱います

制限事項

• 静的解析のみ。クラスター状態に依存する所見は potential のままです

• 動的な require() / 実行時生成クエリは完全には追跡されません

• インデックス分析はリポジトリ内の createIndex 呼び出しのみを比較します（Atlas/オペレーション管理のインデックスは対象外）。リポジトリに定義がない場合は沈黙します

• Array.find、バッチ $in/ANY()、_id ルックアップ、モジュールスコープの DB クライアントは問題として扱われません

• 逐次 await は、以前のバインディングを消費しない場合にのみフラグが立てられます。Promise.all が所見として報告されることはありません

• 依存関係の未使用検出はインポートスキャンに基づいています

• Redis 固有のルールは計画されていますが、v0.1.0 では実装されていません

開発

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

docs/development.md を参照してください。

テスト

npm test

tests/fixtures/ のフィクスチャプロジェクトは、N+1 クエリ、インデックス、非同期、プーリング、依存関係について 問題のある コードと 有効な コードをペアにしており、アナライザーがすべての await、クエリ、ループ、接続に対して反応しないようにしています。

ロードマップ

• Redis/キャッシュアナライザー

• Prisma/TypeORM 固有のクエリルール

• ProjectContext キャッシュ

• SARIF/JSON レポートエクスポート

• 設定可能な重大度しきい値

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！ CONTRIBUTING.md と CODE_OF_CONDUCT.md を参照してください。

ライセンス

MIT — LICENSE を参照してください。