🛡️ Maiife 툴킷

오픈소스 AI 거버넌스 도구입니다. 각 도구는 MCP 서버나 CLI로 독립적으로 작동하며, 함께 사용하면 거버넌스 메시를 형성합니다.

scan-your-ai-toolkit MCP server

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Maiife — 엔터프라이즈 AI 제어 평면에서 구축했습니다.

도구

패키지	설명	게시됨
`@maiife-ai-pub/shared`	모든 툴킷 패키지에서 사용하는 공유 타입 및 포맷터	✅
`@maiife-ai-pub/probe`	AI 환경 스캐너 — IDE 확장 프로그램, MCP 서버, 에이전트 프레임워크, API 키, 로컬 모델 발견	✅
`@maiife-ai-pub/mcp-audit`	MCP 서버 보안 스캐너 — 권한, 데이터 민감도, 영향 범위에 대한 설정 점수 산정	✅
`@maiife-ai-pub/ai-stack`	"당신의 AI 스택은 무엇인가요?" — AI 툴킷의 공유 가능한 프로필 카드	🚧
`@maiife-ai-pub/mcp-doctor`	MCP 상태 점검 및 자동 수정 — MCP 설정을 위한 brew doctor	🚧
`@maiife-ai-pub/ai-journal`	개인 AI 사용 일지 — AI 사용 방식을 추적하고 성찰적인 통찰력 제공	🚧
`@maiife-ai-pub/context-sync`	도구 간 AI 메모리 동기화 — Cursor, Claude, MCP에 동기화되는 하나의 context.json	🚧
`@maiife-ai-pub/prompt-score`	프롬프트 품질 분석기 — AI 프롬프트 점수 산정, 개선 및 린트	🚧
`@maiife-ai-pub/eval`	LLM-as-judge 평가 엔진 — 구조화된 루브릭으로 에이전트 출력 점수 산정	🚧
`@maiife-ai-pub/trace`	에이전트 워크플로우 추적기 — 실행 스팬 추적, 보기 및 분석	🚧
`@maiife-ai-pub/cost`	AI 비용 계산기 + 최적화 도구 — 공급업체 전반의 통합 비용 보고서	🚧
`@maiife-ai-pub/prompt-craft`	게임화된 프롬프트 코치 — 프롬프트 개선을 위한 레벨, 연속 기록, 배지	🚧
`@maiife-ai-pub/sub-audit`	개인 AI 구독 감사 도구 — AI 지출의 낭비 요소 발견	🚧
`@maiife-ai-pub/model-match`	개인 모델 추천 도구 — 귀하의 작업에 가장 적합한 모델 찾기	🚧
`@maiife-ai-pub/weekly-ai-report`	AI 주간 리뷰 — 매주 제공되는 AI 사용량에 대한 Spotify Wrapped 스타일 보고서	🚧

빠른 시작

# 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 서버로 사용

MCP 서버가 있는 모든 도구는 Claude Desktop, Cursor 또는 MCP 호환 클라이언트에 추가할 수 있습니다. 각 도구는 stdio 전송을 통해 도구를 노출합니다.

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

필요한 도구를 선택하세요. 모든 도구를 추가할 필요는 없습니다. 구성이 완료되면 Claude는 채팅에서 직접 probe_scan, mcp_audit_scan, eval_score, prompt_score_analyze, cost_report 등의 도구를 호출할 수 있습니다.

Docker로 실행

각 MCP 서버는 GHCR에 Docker 이미지로 게시됩니다. 샌드박스 환경이나 Glama 통합에 유용합니다.

# 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 이미지는 stdio 전송을 사용합니다(포트 노출 없음). MCP 클라이언트와의 대화형 stdin/stdout 통신을 위해 -i를 전달하세요.

기여하기

기여를 환영합니다! 시작하는 방법은 다음과 같습니다:

Fork: GitHub에서 저장소를 포크합니다.
브랜치 생성: git checkout -b feat/my-improvement
변경 사항 적용 — 각 패키지는 packages/<name>/에 위치합니다.
테스트 실행: pnpm test
PR 열기: main 브랜치를 대상으로 PR을 열고 변경 내용과 이유를 설명하세요.

기존 코드 스타일(TypeScript, ESM, 테스트용 Vitest)을 따라주세요. 각 패키지는 가능한 경우 CLI와 MCP 서버로 모두 작동해야 합니다.

라이선스

Apache 2.0 — 자유롭게 사용, 수정 및 배포할 수 있습니다.

Maiife 플랫폼의 일부 — 엔터프라이즈 AI 제어 평면.

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