🛡️ Maiife Toolkit

オープンソースのAIガバナンスツール。それぞれがMCPサーバーまたはCLIとして単独で動作し、連携することでガバナンスメッシュを形成します。

scan-your-ai-toolkit MCP server

scan-your-ai-toolkit MCP server npm scope License PRs Welcome

Maiife — エンタープライズAIコントロールプレーンによって構築されました。

ツール

パッケージ	説明	公開状況
`@maiife-ai-pub/shared`	すべてのツールキットパッケージで使用される共有型とフォーマッタ	✅
`@maiife-ai-pub/probe`	AI環境スキャナー — IDE拡張機能、MCPサーバー、エージェントフレームワーク、APIキー、ローカルモデルの検出	✅
`@maiife-ai-pub/mcp-audit`	MCPサーバーセキュリティスキャナー — 権限、データの機密性、影響範囲に関する設定のスコアリング	✅
`@maiife-ai-pub/ai-stack`	「あなたのAIスタックは何ですか？」 — AIツールキットの共有可能なプロフィールカード	🚧
`@maiife-ai-pub/mcp-doctor`	MCPヘルスチェックおよび自動修正ツール — MCPセットアップのための「brew doctor」	🚧
`@maiife-ai-pub/ai-journal`	個人のAI利用日記 — AIの利用状況を追跡し、振り返りのインサイトを取得	🚧
`@maiife-ai-pub/context-sync`	ツール間AIメモリ同期 — 1つのcontext.jsonをCursor、Claude、MCP間で同期	🚧
`@maiife-ai-pub/prompt-score`	プロンプト品質アナライザー — AIプロンプトのスコアリング、改善、リント	🚧
`@maiife-ai-pub/eval`	LLM-as-judge評価エンジン — 構造化されたルーブリックでエージェントの出力をスコアリング	🚧
`@maiife-ai-pub/trace`	エージェントワークフロー追跡 — 実行スパンのトレース、表示、分析	🚧
`@maiife-ai-pub/cost`	AI支出計算機 + 最適化ツール — ベンダーを横断した統合コストレポート	🚧
`@maiife-ai-pub/prompt-craft`	ゲーミフィケーション化されたプロンプトコーチ — プロンプト改善のためのレベル、ストリーク、バッジ	🚧
`@maiife-ai-pub/sub-audit`	個人のAIサブスクリプション監査 — AI支出の無駄を発見	🚧
`@maiife-ai-pub/model-match`	個人のモデルレコメンダー — あなたのタスクに最適なモデルを見つける	🚧
`@maiife-ai-pub/weekly-ai-report`	AI週間レビュー — あなたのAI利用状況を振り返る、毎週のSpotify Wrappedのようなレポート	🚧

クイックスタート

# 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

MCPサーバーとして使用する

MCPサーバーを備えたすべてのツールは、Claude Desktop、Cursor、またはMCP互換クライアントに追加できます。それぞれがstdioトランスポートを介してツールを公開します。

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) または %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"]
    }
  }
}

必要なツールを選択してください。すべてを追加する必要はありません。設定が完了すると、Claudeはチャットから直接 probe_scan、mcp_audit_scan、eval_score、prompt_score_analyze、cost_report などのツールを呼び出すことができます。

Dockerで実行する

各MCPサーバーは、GHCR上のDockerイメージとして公開されています。サンドボックス環境やGlamaとの統合に便利です。

# 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-probe

Dockerイメージはstdioトランスポートを使用します（ポートは公開されません）。MCPクライアントとの対話型stdin/stdout通信には -i を渡してください。