MCP Local Auditor & System Architect V2

Der Server erkennt automatisch, ob eine eingehende Einreichung Code oder eine hochrangige Spezifikation ist, und leitet sie an eine von zwei Rollen weiter. Im Produktions-Code-Auditor-Modus überprüft er die Eingabe anhand von zehn Regeln für defensives Engineering, die Logik und Randbedingungen wie Nullprüfungen und Division durch Null, Ressourcenlecks und Leistungsprobleme wie nicht geschlossene Kontextmanager sowie defensive Grenzen wie Typ-Hinweise und begrenzte Schleifenwächter abdecken. Er gibt ein deterministisches Urteil mit den Ergebnissen „GENEHMIGT“ oder „ABGELEHNT“ mit umsetzbarem Feedback zurück. Im Systemarchitekten- und Strategiemodus, der aktiviert wird, wenn die Eingabe wie eine Spezifikation und nicht wie Code aussieht, erstellt er Komponententopologien, Verzeichnisstrukturen, Risikomodelle für Parallelität und Ausfallpunkte sowie einen phasenweisen Ausführungsplan.

Bevor etwas das Sprachmodell erreicht, analysiert ein schneller AST-basierter Wächter die Einreichung und blockiert risikobehaftete Aufrufe wie eval, exec, os.system und subprocess und lehnt fehlerhaften Python-Code sofort ab. Jede Prüfung wird zweimal aufgezeichnet: als strukturierte Zeilen in einer lokalen SQLite-Datenbank für Metriken und Historie sowie als atomare JSON-Protokolle, die auch als Datensatz für das Fine-Tuning dienen. Ein separates Überwachungsskript kann parallel zum Server ausgeführt werden und formatiert Statusaktualisierungen in einen Discord-Kanal posten, wenn neue Prüfdateien erscheinen, sodass ein Team die Überprüfungsaktivitäten verfolgen kann, ohne ein Dashboard zu öffnen. Der Server fragt auch direkt den aktiven Modellendpunkt von LM Studio ab, sodass er das aktuell geladene Modell übernimmt, anstatt einen fest codierten Modellnamen zu benötigen.

Das Projekt liefert einen vorgefertigten „Agent Loop Protocol“-Snippet, den Entwickler in die Konfiguration ihres Codierungsassistenten einfügen können, um den Assistenten anzuweisen, das Prüfwerkzeug nach jeder Codeänderung aufzurufen, das Ablehnungsfeedback zu lesen, die gemeldeten Probleme zu beheben und erneut einzureichen, begrenzt auf fünf Versuche.

Es ist für einzelne Entwickler und kleine Teams konzipiert, die einen automatisierten Schritt zur Überprüfung von Code und Architektur in ihrem MCP-basierten Codierungsworkflow wünschen, ohne für Cloud-Inferenz zu zahlen oder proprietären Code einer Drittanbieter-API auszusetzen. Es erfordert Python 3.10 oder höher, eine laufende LM Studio-Instanz mit einem instruktionsoptimierten Modell und einen MCP-kompatiblen Client. Das Projekt wird unter der MIT-Lizenz vertrieben und ist kostenlos; der Wartende akzeptiert optionale Spenden über Ko-fi und GitHub Sponsors.