scan-your-ai-toolkit
🛡️ Maiife Toolkit
Open-Source-Tools für KI-Governance. Jedes Tool funktioniert eigenständig als MCP-Server oder CLI – zusammen bilden sie ein Governance-Netzwerk.
Entwickelt von Maiife — Enterprise AI Control Plane.
Tools
Paket | Beschreibung | Veröffentlicht |
| Gemeinsame Typen und Formatierer für alle Toolkit-Pakete | ✅ |
| KI-Umgebungsscanner — erkennt IDE-Erweiterungen, MCP-Server, Agent-Frameworks, API-Schlüssel, lokale Modelle | ✅ |
| MCP-Server-Sicherheitsscanner — bewertet Konfigurationen hinsichtlich Berechtigungen, Datensensibilität und Wirkungsradius | ✅ |
| "Was ist Ihr KI-Stack?" — teilbare Profilkarte Ihres KI-Toolkits | 🚧 |
| MCP-Gesundheitscheck & automatische Fehlerbehebung — brew doctor für Ihr MCP-Setup | 🚧 |
| Persönliches KI-Nutzungstagebuch — verfolgen Sie, wie Sie KI nutzen, und erhalten Sie reflektierende Einblicke | 🚧 |
| KI-Speichersynchronisierung zwischen Tools — eine context.json, synchronisiert mit Cursor, Claude, MCP | 🚧 |
| Prompt-Qualitätsanalysator — bewerten, verbessern und linten Sie Ihre KI-Prompts | 🚧 |
| LLM-as-a-Judge-Evaluierungs-Engine — bewerten Sie Agenten-Ausgaben mit strukturierten Rubriken | 🚧 |
| Agent-Workflow-Tracer — verfolgen, betrachten und analysieren Sie Ausführungsspannen | 🚧 |
| KI-Ausgabenrechner + Optimierer — einheitlicher Kostenbericht über Anbieter hinweg | 🚧 |
| Gamifizierter Prompt-Coach — Level, Streaks, Abzeichen für Prompt-Verbesserungen | 🚧 |
| Persönlicher KI-Abonnement-Prüfer — finden Sie Verschwendung bei Ihren KI-Ausgaben | 🚧 |
| Persönlicher Modell-Empfehler — finden Sie das beste Modell für IHRE Aufgaben | 🚧 |
| KI-Wochenrückblick — Spotify Wrapped für Ihre KI-Nutzung, wöchentlich | 🚧 |
Schnellstart
# 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 generateVerwendung als MCP-Server
Jedes Tool mit einem MCP-Server kann zu Claude Desktop, Cursor oder jedem MCP-kompatiblen Client hinzugefügt werden. Jedes stellt Tools über den stdio-Transport bereit.
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) oder %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": {
"maiife-probe": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/probe", "mcp"]
},
"maiife-mcp-audit": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/mcp-audit", "mcp"]
},
"maiife-mcp-doctor": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/mcp-doctor", "mcp"]
},
"maiife-eval": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/eval", "mcp"]
},
"maiife-prompt-score": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/prompt-score", "mcp"]
},
"maiife-prompt-craft": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/prompt-craft", "mcp"]
},
"maiife-cost": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/cost", "mcp"]
},
"maiife-model-match": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/model-match", "mcp"]
},
"maiife-ai-stack": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/ai-stack", "mcp"]
},
"maiife-context-sync": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/context-sync", "mcp"]
},
"maiife-sub-audit": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/sub-audit", "mcp"]
},
"maiife-trace": {
"command": "npx",
"args": ["@maiife-ai-pub/trace", "mcp"]
}
}
}Wählen Sie die Tools aus, die Sie benötigen — Sie müssen nicht alle hinzufügen. Sobald sie konfiguriert sind, kann Claude Tools wie probe_scan, mcp_audit_scan, eval_score, prompt_score_analyze, cost_report und mehr direkt aus dem Chat aufrufen.
Ausführung mit Docker
Jeder MCP-Server wird als Docker-Image auf GHCR veröffentlicht. Nützlich für isolierte Umgebungen oder die Glama-Integration.
# Pull and run any server
docker run -i ghcr.io/sakthivelchan89/maiife-probe
docker run -i ghcr.io/sakthivelchan89/maiife-mcp-audit
docker run -i ghcr.io/sakthivelchan89/maiife-eval
# ... same pattern for all 12 packages
# Or build from source
docker build -f packages/probe/Dockerfile -t maiife-probe .
docker run -i maiife-probeDocker-Images verwenden den stdio-Transport (keine Ports freigegeben). Verwenden Sie -i für die interaktive stdin/stdout-Kommunikation mit MCP-Clients.
Mitwirken
Beiträge sind willkommen! So fangen Sie an:
Forken Sie das Repo auf GitHub
Erstellen Sie einen Branch:
git checkout -b feat/my-improvementNehmen Sie Ihre Änderungen vor — jedes Paket befindet sich in
packages/<name>/Führen Sie Tests aus:
pnpm testÖffnen Sie einen PR gegen
main— beschreiben Sie, was Sie geändert haben und warum
Bitte folgen Sie dem bestehenden Code-Stil (TypeScript, ESM, Vitest für Tests). Jedes Paket sollte, wo zutreffend, sowohl als CLI als auch als MCP-Server funktionieren.
Lizenz
Apache 2.0 — frei zu verwenden, zu ändern und zu verteilen.
Teil der Maiife Plattform — Enterprise AI Control Plane.
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MCP directory API
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curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/sakthivelchan89/scan-your-ai-toolkit'
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