Maiife Toolkit

Herramientas de gobernanza de IA de código abierto. Cada una funciona de forma independiente como servidor MCP o CLI; juntas forman una malla de gobernanza.

npm scope License: Apache 2.0 PRs Welcome maiife-toolkit MCP server

maiife-toolkit MCP server

Creado por Maiife — Plano de control de IA empresarial.

Requisitos

Node.js >= 18
npm o pnpm

Instalación

# Install individual tools via npm
npm install -g @maiife-ai-pub/probe
npm install -g @maiife-ai-pub/mcp-audit

# Or run directly with npx (no install needed)
npx @maiife-ai-pub/probe scan
npx @maiife-ai-pub/mcp-audit scan

Herramientas

Paquete	Descripción	Publicado
`@maiife-ai-pub/shared`	Tipos y formateadores compartidos utilizados por todos los paquetes del kit	✅
`@maiife-ai-pub/probe`	Escáner de entorno de IA: descubre extensiones de IDE, servidores MCP, marcos de agentes, claves API, modelos locales	✅
`@maiife-ai-pub/mcp-audit`	Escáner de seguridad de servidores MCP: evalúa configuraciones según permisos, sensibilidad de datos, radio de explosión	✅
`@maiife-ai-pub/ai-stack`	"¿Cuál es tu stack de IA?": tarjeta de perfil compartible de tu kit de herramientas de IA	✅
`@maiife-ai-pub/mcp-doctor`	Comprobación de salud y autorreparación de MCP: el "brew doctor" para tu configuración de MCP	✅
`@maiife-ai-pub/ai-journal`	Diario personal de uso de IA: rastrea cómo usas la IA, obtén perspectivas reflexivas	✅
`@maiife-ai-pub/context-sync`	Sincronización de memoria de IA entre herramientas: un context.json, sincronizado con Cursor, Claude, MCP	✅
`@maiife-ai-pub/prompt-score`	Analizador de calidad de prompts: puntúa, mejora y revisa tus prompts de IA	✅
`@maiife-ai-pub/eval`	Motor de evaluación LLM-as-judge: puntúa las salidas de los agentes con rúbricas estructuradas	✅
`@maiife-ai-pub/trace`	Rastreador de flujo de trabajo de agentes: rastrea, visualiza y analiza intervalos de ejecución	✅
`@maiife-ai-pub/cost`	Calculadora y optimizador de gastos en IA: informe de costes unificado entre proveedores	✅
`@maiife-ai-pub/prompt-craft`	Entrenador de prompts gamificado: niveles, rachas, insignias para mejorar tus prompts	✅
`@maiife-ai-pub/sub-audit`	Auditor de suscripciones personales de IA: encuentra desperdicios en tus gastos de IA	✅
`@maiife-ai-pub/model-match`	Recomendador personal de modelos: encuentra el mejor modelo para TUS tareas	✅
`@maiife-ai-pub/weekly-ai-report`	Resumen semanal de IA: el "Spotify Wrapped" para tu uso de IA, semanalmente	✅

Inicio rápido

# Scan your AI environment
npx @maiife-ai-pub/probe scan

# Audit your MCP server security
npx @maiife-ai-pub/mcp-audit scan

# Generate your AI Stack profile card
npx @maiife-ai-pub/ai-stack --format svg --output my-stack.svg

# Health check your MCP servers
npx @maiife-ai-pub/mcp-doctor check

# Log an AI interaction
npx @maiife-ai-pub/ai-journal log --tool claude --task coding --duration 30

# Sync AI context across tools
npx @maiife-ai-pub/context-sync push

# Score your AI prompts
npx @maiife-ai-pub/prompt-score analyze --input prompt.txt

# Evaluate agent outputs with rubrics
npx @maiife-ai-pub/eval score --rubric code-review --input review.txt

# Trace agent workflows
npx @maiife-ai-pub/trace list --days 7

# Track AI spend across vendors
npx @maiife-ai-pub/cost report --period last-30d

# Gamified prompt coaching
npx @maiife-ai-pub/prompt-craft score --input prompt.txt

# Audit AI subscriptions for waste
npx @maiife-ai-pub/sub-audit

# Find the best model for your tasks
npx @maiife-ai-pub/model-match recommend --task coding

# Generate your AI week in review
npx @maiife-ai-pub/weekly-ai-report generate

Uso como servidores MCP

Cada herramienta expone un servidor MCP a través del Protocolo de contexto de modelo. Añádelos a tu Claude Desktop, Cursor o cualquier cliente compatible con MCP.

Ubicación del archivo de configuración:

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "maiife-probe": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/probe", "mcp"]
    },
    "maiife-mcp-audit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/mcp-audit", "serve"]
    },
    "maiife-mcp-doctor": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/mcp-doctor", "serve"]
    },
    "maiife-ai-stack": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/ai-stack", "serve"]
    },
    "maiife-prompt-score": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/prompt-score", "serve"]
    },
    "maiife-eval": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/eval", "serve"]
    },
    "maiife-trace": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/trace", "serve"]
    },
    "maiife-cost": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/cost", "serve"]
    },
    "maiife-context-sync": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/context-sync", "serve"]
    },
    "maiife-prompt-craft": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/prompt-craft", "serve"]
    },
    "maiife-sub-audit": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/sub-audit", "serve"]
    },
    "maiife-model-match": {
      "command": "npx",
      "args": ["@maiife-ai-pub/model-match", "serve"]
    }
  }
}

Resumen de herramientas MCP

Servidor	Herramientas	Descripción
`probe`	`probe_scan`, `probe_list_models`, `probe_list_extensions`, `probe_check_keys`	Escanear entorno de IA
`mcp-audit`	`scan_servers`, `score_server`	Auditar seguridad de MCP
`mcp-doctor`	`mcp_checkup`, `mcp_fix`, `mcp_status`	Diagnosticar y reparar configuraciones MCP
`ai-stack`	`ai_stack_scan`	Generar perfil de stack de IA
`prompt-score`	`prompt_analyze`, `prompt_improve`, `prompt_track`	Puntuar y mejorar prompts
`eval`	`eval_score`, `eval_batch`, `eval_compare`	Evaluar salidas de LLM
`trace`	`trace_list`, `trace_view`, `trace_analyze`	Rastrear flujos de trabajo de agentes
`cost`	`cost_report`, `cost_optimize`	Rastrear y optimizar gastos de IA
`context-sync`	`context_get`, `context_set`, `context_push`, `context_pull`	Sincronizar contexto de IA
`prompt-craft`	`craft_score`, `craft_improve`, `craft_profile`, `craft_challenge`	Entrenamiento de prompts gamificado
`sub-audit`	`sub_audit_run`	Auditar suscripciones de IA
`model-match`	`model_compare`, `model_recommend`	Recomendar modelos

Contribución

¡Las contribuciones son bienvenidas! Aquí tienes cómo empezar:

Haz un fork del repositorio en GitHub
Crea una rama: git checkout -b feat/my-improvement
Realiza tus cambios: cada paquete reside en packages/<name>/
Ejecuta pruebas: pnpm test
Abre un PR contra main: describe qué cambiaste y por qué

Por favor, sigue el estilo de código existente (TypeScript, ESM, Vitest para pruebas). Cada paquete debe funcionar tanto como CLI como servidor MCP cuando corresponda.

Licencia

Apache 2.0 — libre de usar, modificar y distribuir.

Parte de la plataforma Maiife — Plano de control de IA empresarial.

maiife-toolkit