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scan_your_ai_toolkit

by sakthivelchan89
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TypeScript
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🛡️ Scan Your AI Toolkit

オープンソースのAIガバナンスツール群。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

CI CodeQL npm scope License MCP Conformance 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

公開済み

@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およびフォーマッタ

✅

@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、影響範囲に基づく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 — Cursor、Claude、MCP間で同期される単一の context.json

✅

@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、およびリント

✅

@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によるエージェント出力のスコアリング

✅

@maiife-ai-pub/trace

エージェントワークフロートレーサー — 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 — ベンダー横断的な統合コストレポート

✅

@maiife-ai-pub/prompt-craft

ゲーミフィケーション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ツール — 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利用状況を毎週振り返る「Spotify Wrapped」のようなレポート

✅

Related MCP server: Mund

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サーバーとしての利用

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 probe_scan、mcp_audit_scan、eval_score、prompt_score_analyze、cost_report などのツールをチャットから直接呼び出せるようになります。

Dockerでの実行

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的なstdin/stdout通信には -i を渡してください。

品質とコンプライアンス

このツールキットは、MCP Tier 1 品質基準（MCP SEP-1730 に準拠）を満たすことを目指しています。その意味は以下の通りです：

ディメンション

ステータス

ライセンス

Apache 2.0 — 標準的なSPDX、OSI承認済み

トランスポート

stdioのみ（ネットワーク公開なし）

CI/CD

GitHub Actions: Node 18, 20, 22 でのリント + 型チェック + テスト

テストカバレッジ

vitest + @vitest/coverage-v8、パッケージごとにレポート

MCP適合性

12個のMCPサーバーすべてに対するプロトコル適合性スイート

セキュリティスキャン

CodeQL（毎週 + PR時）、Dependabot（毎週）

脆弱性対応

CRITICALは48時間以内 / HIGHは7日以内（DEPENDENCY_POLICY.md を参照）

課題トリアージSLA

2営業日（CONTRIBUTING.md を参照）

バージョニング

SemVer、パッケージ間でのロックステップ、CHANGELOG.md

サプライチェーン

pnpm-lock.yaml をコミット済み、CIで --frozen-lockfile を使用

コンテナセキュリティ

非rootユーザー、ポート公開なし、GHCR署名済み

適合性テストスイート

このリポジトリ内のすべてのMCPサーバーは、MCPプロトコル契約に対して検証されています：

  • ✅ stdioトランスポート不変条件（stdoutへの非JSON出力なし）

  • ✅ initialize ハンドシェイクが有効な serverInfo + 機能で応答する

  • ✅ tools/list が文書化されたツールセットを返す

  • ✅ すべてのツール inputSchema フィールドが有効なJSON Schemaオブジェクトである

  • ✅ 未知のツール呼び出しが（クラッシュではなく）構造化されたエラーを返す

スイートの実行:

pnpm test:conformance      # all packages
cd packages/probe && pnpm test:conformance   # single package

ドキュメント

コントリビューション

コントリビューションを歓迎します！完全なガイドについては CONTRIBUTING.md をお読みください。クイックバージョン：

  1. GitHubでリポジトリを フォーク する

  2. ブランチを作成: git checkout -b feat/my-improvement

  3. 変更を加える — 各パッケージは packages/<name>/ にあります

  4. テストを実行: pnpm test && pnpm test:conformance

  5. main に対して PRを開く — 何を変更したか、なぜ変更したかを説明してください

既存のコードスタイル（TypeScript、ESM、テストにはVitest）に従ってください。各パッケージは、該当する場合、CLIとMCPサーバーの両方として機能する必要があります。

ライセンス

Apache 2.0 — 自由に使用、変更、配布できます。

Maiife プラットフォームの一部 — エンタープライズAIコントロールプレーン。

Available Tools

1 tool
probe_scanA

Scan the current environment for AI tools, MCP servers, agent frameworks, API keys, and local models

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault
pathNoRoot path to scan (defaults to current directory)
scopeNoScan scope: full=everything, quick=IDE+MCP only, category=specificfull
categoriesNoComma-separated categories: ide,mcp,agents,keys,models,deps
includeProjectDepsNoScan package.json/requirements.txt for AI dependencies

TDQS

A3.6/5.0
Behavior2/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

No annotations are provided, so the description must disclose behavioral traits. The word 'Scan' suggests a read operation, but there is no mention of side effects, permissions, safety, or potential impact on the environment. For a tool that scans files and possibly accesses sensitive data (API keys), this is a significant omission.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is a single sentence that front-loads the action and key details. Every word contributes to understanding the tool's purpose, with no filler or redundancy.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness2/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

With no output schema and 4 optional parameters, the description fails to cover what the tool returns (e.g., a list of found items, JSON output). The agent lacks information on how to interpret results, which is critical for a scanning tool. Additionally, it does not explain the behavior of different scopes or categories beyond what the schema provides.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters3/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema description coverage is 100%, so the baseline is 3. The description does not add any additional meaning beyond the schema; it simply restates the categories listed in the 'categories' parameter description. No deeper semantics are provided.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose5/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states the action ('Scan') and the specific resources ('AI tools, MCP servers, agent frameworks, API keys, local models'), making it easy for an AI agent to understand the tool's purpose. No sibling tools exist, so differentiation is not required.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines4/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

While there are no sibling tools to compare against, the description implies the tool is for enumeration and discovery, which is sufficient. However, it lacks explicit guidance on when to use it (e.g., initial reconnaissance vs. targeted search), leaving some ambiguity.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections.

  1. 1 tool update
    • Addedprobe_scan
  2. 1 tool update
    • Removedprobe_scan
  3. 1 tool updatev0.1.3
    • First observedprobe_scan
Deploy Server
One endpoint for every MCP toolRayrun runs every MCP server behind one URL and holds the credentials. Each call is decided per client, tool, and argument, then recorded.ray.runAd

TDQS

A3.6/5.0

Scored across 1 tool

Disambiguation5/5

Only one tool exists, so there is no possibility of ambiguity.

Naming Consistency5/5

With a single tool, naming consistency is not applicable; the name 'probe_scan' is clear and descriptive.

Tool Count2/5

One tool is too few for a toolkit; it feels thin and does not provide a meaningful set of capabilities.

Completeness2/5

The single scan tool likely misses complementary operations like listing previous scans, filtering, or exporting results, leaving the surface incomplete.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessNo issues

Resources

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • agent-bom

    msaad00
    A
    license
    A
    quality
    A
    maintenance
    agent-bom v0.104.0 is an open security scanner and self-hosted control plane for AI, MCP, and cloud infrastructure. The default scan profile in MCP server mode exposes 8 MCP tools. Additional profiles provide inventory, findings, compliance, graph, and runtime workflows.
    8
    360 PyPI
    31
    Apache 2.0