ai-backend-performance-mcp

Статический анализ MCP-сервера для проблем производительности Node.js backend. AI-агенты могут проверять проект на анти-паттерны запросов к базе данных, узкие места асинхронности, ошибки пула соединений и проблемы гигиены зависимостей — без изменения вашего кода.

Зачем этот проект?

Проблемы производительности backend часто скрыты на виду: N+1 запросы в циклах, клиенты, создаваемые на каждый запрос, последовательные await, которые можно выполнять параллельно, или зависимости, неправильно классифицированные в package.json. Этот MCP-сервер выявляет эти паттерны как структурированные, подтверждённые доказательствами находки, которые AI-ассистенты могут анализировать.

Что он делает

• Статический анализ исходных файлов JavaScript/TypeScript только для чтения

• Шесть специализированных MCP-инструментов для распространённых категорий производительности backend

• Структурированные находки с серьёзностью, уверенностью, фрагментами кода и рекомендациями

• Различает подтверждённые доказательства и потенциальные проблемы

Чего он не делает

• Не выполняет ваш код приложения или репозитория

• Не изменяет файлы, не устанавливает пакеты и не меняет индексы

• Не заменяет профилирование, нагрузочное тестирование или анализ EXPLAIN базы данных

Related MCP server: DepHealth MCP

Архитектура

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

Подробности слоёв см. в docs/architecture.md.

Анализаторы

MCP-инструменты

Справочник инструментов: docs/tools.md

Установка

npm install ai-backend-performance-mcp

Или запустите напрямую:

npx ai-backend-performance-mcp

Конфигурация MCP

Добавьте в конфигурацию вашего MCP-клиента (пример для Cursor / Claude Desktop):

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

Для локальной разработки:

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

Использование

Вызовите любой инструмент с projectPath, указывающим на репозиторий Node.js backend:

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

Пример вывода (сокращённый)

{
  "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
  }
}

Попробуйте включённый демонстрационный проект в examples/sample-node-api.

Безопасность

• Только чтение: никогда не записывает в анализируемые проекты

• Проверка путей: предотвращает выход за пределы projectPath

• Без выполнения кода: анализирует только текст исходников; не запускает код репозитория

• Недоверенный ввод: считайте анализируемые репозитории недоверенными

Ограничения

• Только статический анализ; находки, зависящие от состояния кластера, остаются potential

• Динамические require() / запросы, генерируемые во время выполнения, отслеживаются не полностью

• Анализ индексов сравнивает только вызовы createIndex внутри репозитория (не индексы Atlas/ops-managed) и молчит, если в репозитории их нет

• Array.find, пакетные $in/ANY(), поиск по _id и клиенты БД на уровне модуля не считаются проблемами

• Последовательные await помечаются только если они не используют предыдущие привязки; Promise.all никогда не сообщается как находка

• Обнаружение неиспользуемых зависимостей основано на сканировании импортов

• Специфические правила для Redis запланированы, но не реализованы в v0.1.0

Разработка

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

См. docs/development.md.

Тестирование

npm test

Фикстурные проекты в tests/fixtures/ объединяют проблемный и валидный код для N+1 запросов, индексов, асинхронности, пулов и зависимостей, чтобы анализаторы не срабатывали на каждый await, запрос, цикл или соединение.

Дорожная карта

• Анализатор Redis/кэша

• Специфические правила запросов для Prisma/TypeORM

• Кэширование ProjectContext

• Экспорт отчётов SARIF/JSON

• Настраиваемые пороги серьёзности

Вклад в проект

Вклад приветствуется! См. CONTRIBUTING.md и CODE_OF_CONDUCT.md.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.