Moretes Architect MCP

io.github.fernando-moretes由 GitHub 帳號 fernando-moretes 發布v0.5.0更新於 Nov 7, 2026

Evidence-first architecture workbench: 48 deterministic tools, 10 architect personas, any cloud

已驗證Streamable HTTP可網頁執行雲端與基礎設施開發者工具安全與監控

概覽

AI 產生的概覽

確定性的架構工作台:48 個工具與 10 個架構師角色,涵蓋需求、雲端設計、成本、可靠性與 IaC 審查。

可以做什麼
  • 召集架構師角色,並審查貼上的程式碼或相依性清單
  • 把工作負載簡述轉成需求、參考架構、服務比較、ADR,以及 Well-Architected、STRIDE 與遷移評審
  • 用 Mermaid 繪製 C4 與序列圖,對應跨雲等效服務,分類資料並審查 OpenAPI 與事件契約
  • 依呼叫端提供的數字計算延遲預算、佇列容量、重試退避、儲存成長、災難復原層級、SLO 錯誤預算與單位經濟效益
  • 規劃 AI 代理評估、RAG 流程與提示注入防護,並審查其他 MCP 伺服器與用戶端設定
  • 審查 IAM 政策、CloudFormation、Terraform 計畫與 Kubernetes 清單中的風險模式
適用情境
適合在設計或評審雲端架構時使用,希望得到明確的問題、可稽核的計算與決策紀錄,而不是猜測的數字;也適合在流水線中做啟發式的 IaC 與 MCP 安全檢查。
執行需求
不需 API 金鑰或註冊。可連線公開的 HTTP 端點,或以 Node.js 透過 npm 套件、Docker 在本機以 stdio 執行。選用的 AWS 帳戶工具僅存在於本機 stdio 模式,需以環境變數開啟。公開配額為每個用戶端每天 300 次請求。
安裝前請注意
不要向公開端點傳送密鑰、客戶資料或機密架構,這類情境請用本機模式。啟發式審查只是初篩,不是認證;成本與容量結果取決於你提供的費率與假設。有兩類工具會向外傳送資料:AWS 知識查詢送往官方 AWS MCP,儲存庫查詢送往 GitHub。此社群服務不提供 SLA。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Moretes Architect MCP,將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Web executable,透過 Streamable HTTP。 遠端服務在工作區中設定後即可從網頁執行環境執行。

交給代理程式安裝

把這段提示詞貼上到 Claude Code、Codex、Cursor 等代理程式,或 SourceWeft 對話中。代理程式會讀取該伺服器的安裝指南,先向你展示發布者、端點和登入方式,經你同意後再把它新增到你的客戶端。金鑰不會寫進任何命令。

閱讀 https://sourceweft.com/mcp/io.github.fernando-moretes%2Fmoretes-aws-architect-mcp/install.md,並按其中說明把這個 MCP 伺服器接入我的客戶端。修改任何設定之前,先告訴我它的發布者、端點和登入方式,等我確認。不要把 API 金鑰寫進命令或我會提交的檔案;問我金鑰應從哪裡取得。

檢視代理程式所依據的安裝指南

其他 MCP 客戶端

把它新增到你客戶端的 mcpServers 設定中。

{
  "mcpServers": {
    "moretes-architect": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.moretes.com/mcp"
    }
  }
}

README

[Moretes Architect MCP: arquitetura com evidências, para qualquer nuvem, dentro do seu agente de código]

[CI] [CodeQL] [MCP Registry] [Licença MIT] [Versão 0.5.0] [48 ferramentas] [Sem chamadas a modelo] [Sem chave de API] [Node 22 e 24] [Curso grátis em vídeo]

Claude Code · Codex · Kiro · Cursor · VS Code · Gemini CLI · Amazon Q · Claude Desktop
Conectar · Ver funcionando · Ferramentas · Pipeline · Privacidade · Tutorial e curso · English


Um servidor MCP que coloca 48 ferramentas determinísticas de arquitetura e 10 personas de arquiteto dentro do seu agente de código. O modelo do seu cliente raciocina; o servidor devolve cálculos, estruturas, fontes oficiais e lacunas explícitas. O servidor nunca chama um modelo, nunca acessa a sua conta pela internet e não precisa de chave de API.

Feito por Fernando Azevedo, Arquiteto de Tecnologia da Informação Especialista e AWS Community Builder (AI Engineering). É o que eu uso para decidir arquitetura no dia a dia, aberto para a comunidade usar, auditar e estender.

Veja funcionando

Pede uma API, ele pergunta antes de sugerir. O agente chama requirements_check e depois architect_panel; nenhum número é inventado.

[Claude Code chamando requirements_check e architect_panel do Moretes Architect e mostrando o JSON devolvido]

Calcula, não chuta. No Kiro, latency_budget soma os passos em série, pega o maior dos paralelos e mostra onde o tempo vai.

[Kiro chamando latency_budget: 1460 de 2000 ms, pagamento com 900 ms]

Trava o apply perigoso no pipeline. O mesmo motor roda offline como CLI, com Markdown, JSON ou SARIF e exit code por severidade.

[Terminal rodando terraform_plan_review no CLI, achados high e exit code 1]

Os GIFs são trechos dos vídeos do curso gratuito, narrados na minha voz, com as chamadas e as respostas reais do servidor. Os JSON completos estão em docs/examples.

Conecte em 30 segundos

[Instalar no Cursor] [Instalar no VS Code]

Sem chave, sem cadastro:

sh
# Claude Codeclaude mcp add --transport http moretes-architect https://mcp.moretes.com/mcp
# Codexcodex mcp add moretes-architect --url https://mcp.moretes.com/mcp
# Gemini CLIgemini mcp add --transport http moretes-architect https://mcp.moretes.com/mcp
Kiro, Cursor, VS Code, Amazon Q, Claude Desktop

Kiro (.kiro/settings/mcp.json), Cursor (.cursor/mcp.json) e Amazon Q (mcp.json):

json
{  "mcpServers": {    "moretes-architect": {      "url": "https://mcp.moretes.com/mcp",      "autoApprove": []    }  }}

VS Code (.vscode/mcp.json):

json
{  "servers": {    "moretes-architect": { "type": "http", "url": "https://mcp.moretes.com/mcp" }  }}

Claude Desktop e qualquer cliente stdio, depois de rodar local:

json
{ "mcpServers": { "moretes-architect": { "command": "node", "args": ["/CAMINHO/ABSOLUTO/dist/stdio.js"] } } }

Passo a passo de cada cliente, verificação e erros comuns: docs/clients.md.

[Página fernando.moretes.com/mcp: abas com o comando de cada cliente]

Cota pública: 300 requisições por dia por cliente e 3.000 no total; acima disso, 429. O mesmo servidor responde em https://fernando.moretes.com/api/mcp, mas esse endereço passa pelo site e todos os seus usuários dividem uma única cota diária; use a URL direta para ter a sua. Para volume ou entradas privadas, rode local.

Depois de conectar, peça ao agente:

"Use o Moretes Architect. Preciso de uma API de pedidos para um marketplace, 300 pedidos por minuto no pico. Pergunte o que falta antes de sugerir, convoque os arquitetos de solução, segurança e FinOps, compare Lambda e ECS, desenhe o C4 e registre a decisão em um ADR."

O que ele faz

[Os quatro usos: decidir, calcular, revisar, proteger agentes]

GrupoFerramentasPara quê
Personas e códigoarchitect_panel, code_review_architecture, dependency_manifest_reviewConvocar arquitetos de solução, enterprise, negócio, dados, infraestrutura, software, IA, segurança, governança e FinOps; revisar código e manifestos de dependência
Arquitetura e decisõesrequirements_check, architecture_pattern, service_compare, decision_record, well_architected_review, threat_model, failure_rehearsal, capacity_plan, cost_model, slo_budget, migration_plan, architecture_diagram, implementation_plan, agent_tool_contractDo requisito ao ADR, com os seis pilares, STRIDE, capacidade, custo datado e SLO
Design: diagramas, dados, contratosc4_model, sequence_diagram, service_equivalents, data_classification, openapi_review, event_contractC4 e sequência em Mermaid validados; equivalência AWS, Azure, GCP, OCI e open source em 43 capacidades; LGPD, GDPR e PCI como ponteiros; OpenAPI; contrato CloudEvents
Confiabilidade, operação e FinOpslatency_budget, queue_sizing, dr_strategy, retry_policy, storage_growth, finops_unit_economics, postmortem, runbookOrçamento de latência, Erlang C, tier de DR por RTO/RPO, backoff com jitter, crescimento de armazenamento, custo por unidade, postmortem e runbook
Agentes de IA e segurança de MCPagent_eval_plan, prompt_injection_checklist, rag_pipeline_plan, mcp_server_review, mcp_config_reviewPlano de avaliação, controles contra injeção, RAG com autorização antes do top-k, revisão de outros servidores MCP e da configuração do seu cliente
Revisão de IaCiam_policy_review, cloudformation_review, terraform_plan_review, kubernetes_manifest_reviewPlano Terraform/OpenTofu em JSON, CloudFormation, manifestos Kubernetes, políticas IAM
AWS Knowledge ao vivoaws_knowledge_search, aws_knowledge_read, aws_regions, aws_regional_availability, aws_skillDocumentação oficial atual, regiões e disponibilidade, pelo MCP oficial da AWS
Integrações oficiais e GitHubintegration_catalog, integration_config, github_public_repositoryCatálogo dos 61 servidores oficiais awslabs com versão fixada; metadados públicos de repositórios

iam_policy_review lê política IAM da AWS, role definition do Azure e bindings do Google Cloud (provider). Toda ferramenta de cálculo e revisão publica outputSchema, e o cliente valida a saída.

Mais 20 prompts (10 fluxos e um architect_<papel> por persona), 18 resources (moretes://guide, moretes://boundaries, moretes://tools, moretes://personas/<id>, moretes://skills/<id>) e, só no modo local, 5 ferramentas opcionais de conta AWS e federação com os servidores oficiais.

Guia de cada ferramenta: docs/tools-guide.md · Schemas: docs/tools.md · Saídas reais: docs/examples · Personas: docs/personas.md

Na versão 0.5.0, node dist/cli.js manifest exporta os contratos públicos completos com hashes por ferramenta, incluindo schemas de saída e anotações de segurança. Como verificar e comparar contratos. A instalação local e o endpoint HTTP permitem comparar os mesmos contratos; confira a versão em uso antes de comparar.

Saída real: um C4 desenhado pelo c4_model

Entrada: pessoas, sistemas e relações explícitas. Saída: Mermaid validado (id duplicado, aresta solta e rótulo com sintaxe perigosa são recusados). O GitHub renderiza abaixo exatamente o que a ferramenta devolveu em docs/examples/c4_model.json:

mermaid
flowchart TB  buyer(["Buyer<br/>Places and tracks orders"])  subgraph system_Orders_platform["Orders platform"]    web["Storefront [Next.js]"]    api["Orders API [Node.js on Fargate]"]    db["Orders DB [PostgreSQL]"]    bus["Order events [EventBridge]"]  end  psp[["Payment provider [REST + webhooks]"]]  buyer -->|"uses"| web  web -->|"calls (HTTPS/JSON)"| api  api -->|"reads and writes"| db  api -->|"authorizes payment"| psp  psp -->|"webhook: payment captured"| api  api -->|"publishes OrderPlaced"| bus  classDef person fill:#1f3b63,stroke:#5b9bd5,color:#fff  class buyer person  classDef external fill:#4a4a4a,stroke:#9a9a9a,color:#fff  class psp external

Saída real: revisando um servidor MCP envenenado

mcp_server_review recebe o tools/list de outro servidor e procura texto de instrução escondido na descrição, parâmetros perigosos, anotação mentirosa e nomes duplicados. Contra o servidor de exemplo em docs/examples/mcp_server_review.json:

json
{  "summary": { "high": 5, "medium": 1, "info": 0 },  "verdict": "Do not auto-approve; review each high finding with the server author or pin to an allowlist",  "findings": [    { "severity": "high", "target": "read_file", "message": "Description contains instruction-like text (references local secret files); tool-poisoning indicator." },    { "severity": "high", "target": "read_file", "message": "Parameters that typically carry commands, raw queries, URLs or paths: path. Require an allowlist and per-call approval." }  ]}

Por que existe

Os servidores MCP de nuvem são operacionais: executam na conta. Faltava a parte de antes: levantar requisitos, comparar com honestidade entre provedores, calcular em vez de chutar, revisar com evidências e registrar a decisão. Este projeto faz essa parte, no mesmo lugar onde o código nasce, sem custo de inferência no servidor e sem receber credenciais.

Três regras atravessam todas as ferramentas:

  1. Pergunta antes de assumir. Requisito que falta volta como pergunta, não como valor típico.
  2. Calcula com entrada auditável. Preço só com fonte e data; fórmula explícita na saída.
  3. Heurística é triagem. Controle marcado como atendido sem evidência volta como desconhecido; toda revisão diz o que não cobre.

No pipeline

sh
git clone https://github.com/fernando-moretes/moretes-aws-architect-mcp.gitcd moretes-aws-architect-mcp && npm ci --ignore-scripts && npm run build
terraform show -json tfplan > plan.jsonnode dist/cli.js call terraform_plan_review --input plan.json --format sarif --fail-on high > review.sarif# exit 0: ok · 1: achados no nível --fail-on ou acima · 2: erro de uso ou entrada

Roda offline e sem cota. O SARIF entra no code scanning do GitHub; o Markdown vai para o resumo do job. GitHub Actions, GitLab CI e pre-commit prontos em docs/pipelines.md.

Integrações

OndeComo
Claude Code (plugin + skill)/plugin marketplace add fernando-moretes/moretes-aws-architect-mcp e /plugin install moretes-architect@moretes
Gemini CLIgemini extensions install https://github.com/fernando-moretes/moretes-aws-architect-mcp
Qualquer agente com Agent Skillsnpx skills add fernando-moretes/moretes-aws-architect-mcp
GitHub Actionsuses: fernando-moretes/[email protected] com tool, files, fail-on e sarif
pre-commithooks mcp-config-review, dependency-manifest-review, cloudformation-review, openapi-review, code-review-architecture
Dockerdocker run -i --rm ghcr.io/fernando-moretes/moretes-aws-architect-mcp (stdio), ... http, ... cli check <ferramenta> <arquivo>

Detalhes e exemplos: docs/integrations-clients.md.

Rodar local

sh
npm ci --ignore-scripts && npm run buildnpm start            # MCP stdio (o protocolo usa o stdout; não é um chat)npm run http         # http://127.0.0.1:8787/mcp e a landing localnode dist/cli.js list

As ferramentas de conta AWS (identidade STS, recursos por tag, histórico de custo) e a federação com os servidores oficiais são opt-in por variável de ambiente e só existem no stdio: o HTTP público nunca as expõe. Detalhes em docs/clients.md e docs/integrations.md. O pacote está publicado no npm. Use npx --yes --package [email protected] moretes-architect list para o CLI ou npx --yes --package [email protected] moretes-aws-architect-mcp para stdio.

Tutorial em vídeo e curso grátis

[Página do Moretes Architect MCP em fernando.moretes.com/mcp]

Em fernando.moretes.com/mcp: conexão por cliente, um playground que chama o servidor de verdade, as ferramentas por grupo, as personas, troubleshooting e FAQ. O curso tem dez aulas, cada uma com vídeo, áudio e texto, quizzes e certificado:

[Playground da página chamando uma ferramenta][Uma aula do curso com blocos e quiz]
Playground: escolha um exemplo, edite o JSON, chame a ferramenta.Aula 05: números que defendem a decisão.
#Aula
01O que é MCP e o que é o Moretes Architect
02Conectar em 30 segundos: Claude Code, Codex, Kiro, Cursor e VS Code
03Da ideia à decisão: requisitos, painel de arquitetos e ADR
04Desenhar e contratar: C4, sequência, eventos e OpenAPI
05Números que defendem a decisão: capacidade, latência, filas e custo
06Revisar com evidências: Well-Architected, ameaças, dados e IAM
07IaC e código no pipeline: Terraform, CloudFormation, Kubernetes e o CLI
08Operar e recuperar: DR, retries, ensaio de falha, runbook e postmortem
09Agentes de IA em produção e segurança de MCP
10Personas, fontes oficiais, modo local e como contribuir

Privacidade e limites

  • O servidor público processa a entrada em memória e registra só id da requisição, status e duração. Nunca argumentos, prompts ou resultados.
  • Só duas famílias saem para a internet: aws_knowledge_* (a consulta vai para o MCP oficial da AWS) e github_public_repository (api.github.com). Todo o resto é cálculo local.
  • Contadores mensais em /stats.json registram apenas nomes de ferramentas, sem argumentos, resultados ou identidade; não representam usuários únicos ou análises bem-sucedidas.
  • A cota por cliente usa sha256(dia + IP) com validade de dois dias; o IP bruto não é guardado.
  • Não envie segredos, dados de clientes ou arquitetura confidencial ao endpoint público; para isso existe o modo local.
  • Sem SLA. Serviço comunitário, mantido por uma pessoa, com orçamento alvo de US$ 30 por mês.

Tudo em PRIVACY.md e SECURITY.md.

Arquitetura

mermaid
flowchart LR  C[Claude Code / Codex / Kiro / Cursor / VS Code] -->|Streamable HTTP| G[API Gateway: 5 rps, rajada 20]  G --> L[Lambda arm64: 48 ferramentas públicas]  L --> Q[DynamoDB: cota global e por cliente]  L --> K[AWS Knowledge MCP oficial]  L --> H[GitHub: metadados públicos]  C -->|stdio, opcional| S[MCP local]  S --> A[Credenciais do SDK + guarda de conta]  A --> R[3 ferramentas de conta, somente leitura]  A --> F[Servidores oficiais instalados + allowlist exata]  P[CLI moretes-architect] --> T[Mesmas ferramentas, offline]
A landing do próprio servidor

[Landing do servidor público com o comando de cada cliente e as ferramentas por grupo]

A role da Lambda escreve e lê contadores somente na própria tabela DynamoDB e escreve nos próprios logs. Deploy por change set CloudFormation revisado. Design · Custos · Runbook · Evidências do deploy

Qualidade

sh
npm run typecheck && npm test && npm run build && npm audit --omit=devnpm run smoke -- https://mcp.moretes.com/mcp   # consulta pública realnode scripts/examples.mjs    # regenera docs/examples com as saídas reais

41 testes offline, 99% das linhas cobertas, cobrem protocolo, cálculos, revisões, isolamento entre público e local, limites de entrada e federação. CI em Node 22 e 24, CodeQL, Dependabot e SBOM CycloneDX a cada release. Cada saída documentada em docs/examples é um teste: se uma ferramenta mudar de comportamento, o CI acusa. docs/tools.lock.json guarda o hash do nome, da descrição e do schema de cada ferramenta, então qualquer mudança no que o modelo do cliente lê aparece no diff.

Contribua

Issues e PRs em português ou inglês. Use os templates: bug ou proposta de ferramenta (problema, entrada, saída esperada, limite). Uma ferramenta nova precisa de schema estrito, fronteira de dados externos explícita, limitações na saída e teste. Se você é AWS Community Builder, organiza User Group ou dá aula: o curso e os vídeos são livres para usar em sala.

Clientes · Ferramentas · Personas · Pipelines · FAQ · Troubleshooting · Glossário · Novidades · Workshop · Contribuir · Conduta · Roadmap · Changelog · Atribuições

Projeto independente. Não é um produto da AWS, nem revisão Well-Architected oficial, nem certificação de segurança, nem cotação de preço. AWS e outros nomes pertencem aos seus donos.

來源:README.md,提交 1965e0d

工具

48

architect_panel

Convene architect personas (solution, enterprise, business, data, infrastructure, software, AI, security, governance, FinOps) on a subject: each returns its questions, checks, deliverables and the workbench tools to call. Lens, not a verdict.

輸入參數roles必填subject必填knownFacts必填artifactType必填

code_review_architecture

Heuristic architecture and security scan of source code pasted as text (any language): secrets, insecure calls, SQL built by concatenation, disabled TLS, hardcoded endpoints, missing timeouts and retry hazards. Not a linter or SAST replacement.

輸入參數code必填filename必填language必填

dependency_manifest_review

Review a dependency manifest (package.json, requirements.txt, pyproject, go.mod, pom.xml, Gemfile, Cargo.toml as text) for unpinned ranges, git or URL sources, wildcard versions and missing lockfile hints.

輸入參數content必填filename必填lockfilePresent

requirements_check

Turn a workload brief into explicit requirements, gaps and research questions. No inferred SLA or budget.

輸入參數workload必填constraints必填requirements必填

architecture_pattern

Select a reference architecture by explicit workload pattern; returns tradeoffs, questions and Mermaid. provider maps the AWS services to Azure, GCP, OCI or open source equivalents.

輸入參數pattern必填provider必填workload必填

service_compare

Compare curated AWS service families against user constraints. No automatic winner or fabricated scores.

輸入參數family必填constraints必填

decision_record

Generate an ADR from explicit alternatives, decision and consequences. Does not invent acceptance.

輸入參數title必填status必填context必填options必填decision必填consequences必填

well_architected_review

Organize evidence by six pillars. A met control without evidence is unknown, never certified.

輸入參數controls必填workload必填

threat_model

Create STRIDE review prompts for explicitly supplied assets and trust boundaries. Review aid, not a scanner.

輸入參數assets必填boundaries必填dataClassification必填

failure_rehearsal

Design a controlled failure drill with observable success criteria and stop conditions; never executes it.

輸入參數target必填failure必填operation必填

capacity_plan

Calculate concurrency and daily data volume from explicit traffic assumptions. No service sizing guarantee.

輸入參數headroom必填payloadKB必填durationMs必填requestsPerSecond必填

cost_model

Calculate an auditable scenario using caller-supplied unit rates and source URLs. Does not guess AWS prices or credit coverage.

輸入參數items必填currency必填contingencyPercent必填

slo_budget

Calculate an availability error budget for a chosen period.

輸入參數periodDays必填availabilityPercent必填usedDowntimeMinutes必填

migration_plan

Prepare phased discovery, pilot, migration and rollback gates; includes AWS Transform integration discovery.

輸入參數source必填target必填strategy必填constraints必填

architecture_diagram

Build Mermaid from explicit nodes and edges. Sanitizes labels and rejects dangling edges.

輸入參數edges必填nodes必填

implementation_plan

Turn an architecture decision into a delivery checklist with validation gates.

輸入參數decision必填deliverables必填

agent_tool_contract

Design a per-operation authorization and recovery contract for an agent tool.

輸入參數operation必填reversible必填resourceScope必填approvalRequired必填maxDurationSeconds必填

c4_model

Build C4 context or container diagrams (Mermaid) from explicit people, systems, containers and relations. Validates endpoints; no infrastructure discovery.

輸入參數level必填people必填system必填relations必填containers必填externalSystems必填

sequence_diagram

Build a Mermaid sequence diagram from participants and ordered messages, with optional activation, notes and alt/loop blocks. Rejects unknown participants.

輸入參數title必填messages必填participants必填

service_equivalents

Map a cloud capability to equivalent managed services on AWS, Azure, Google Cloud, OCI and open source. Names as of the snapshot date; verify current naming, regions and pricing before deciding.

輸入參數to必填from必填querycategories

data_classification

Classify data elements, map them to regulation hints (LGPD, GDPR, PCI DSS, HIPAA) and list handling controls and open questions. Review aid, not legal advice.

輸入參數system必填elements必填jurisdictions必填

openapi_review

Heuristic review of an OpenAPI 3.x document (JSON): security, pagination, error responses, idempotency, versioning and documentation gaps. Not a linter replacement.

輸入參數document必填

event_contract

Design an event contract: envelope fields, schema evolution rules, idempotency, ordering, DLQ and replay decisions for a named business event. Deterministic template with open questions.

輸入參數ordering必填producer必填consumers必填eventName必填payloadFields必填deliveryGuarantee必填

latency_budget

Split an end-to-end latency objective across hops and show which hops exceed their share. Pure arithmetic over caller-supplied estimates.

輸入參數hops必填targetMs必填percentile必填

queue_sizing

Size consumers with Little's law and stable Erlang C: utilization, wait probability, backlog drain time and target consumers. At most 100,000 total concurrent slots (consumers × concurrency).

輸入參數consumers必填serviceTimeMs必填backlogMessages必填arrivalsPerSecond必填targetUtilizationPercent必填maxConcurrencyPerConsumer必填

dr_strategy

Compare disaster recovery tiers (backup-and-restore, pilot light, warm standby, active-active) against RTO, RPO and data constraints; returns feasible tiers and required capabilities, not a guarantee.

輸入參數dataGB必填workload必填rpoMinutes必填rtoMinutes必填statefulComponents必填regulatoryResidencyreplicationBandwidthMbps

retry_policy

Compute an exponential backoff schedule with jitter, the worst-case wait and whether it fits a deadline; adds idempotency and circuit-breaker guidance.

輸入參數capMs必填factor必填jitter必填deadlineMsbaseDelayMs必填maxAttempts必填operationIdempotent必填

storage_growth

Project storage volume and relative cost over time from ingest, retention, compression, replication and growth; suggests tiering thresholds.

輸入參數months必填hotDays必填dailyIngestGB必填retentionDays必填compressionRatio必填replicationFactor必填monthlyGrowthPercent必填hotTierPricePerGBMonthcoldTierPricePerGBMonth

finops_unit_economics

Compute cost per unit (request, customer, transaction), fixed versus variable split and the volume at which the marginal cost crosses a target. Caller supplies costs; no provider prices are guessed.

輸入參數units必填period必填currency必填fixedCosts必填variableCosts必填targetCostPerPrimaryUnit

postmortem

Generate a blameless postmortem document from incident facts: timeline, impact, detection, contributing factors and owned action items. Rejects action items without owner and due date.

輸入參數title必填impact必填severity必填timeline必填startedAt必填detectedAt必填resolvedAt必填actionItems必填mitigatedAt必填whatWentWell必填contributingFactors必填

runbook

Generate an operational runbook from service facts: alerts, diagnostic steps, remediation, rollback, escalation and verification. Template with explicit placeholders for what the caller did not provide.

輸入參數owner必填alerts必填service必填rollback必填dashboards必填escalation必填diagnostics必填remediation必填

agent_eval_plan

Design an evaluation plan for an AI agent: golden set sizing, metrics, judge rubric, red-team cases and regression cadence from explicit capabilities and risks.

輸入參數agent必填risks必填tools必填capabilities必填releaseCadence必填

prompt_injection_checklist

Enumerate injection paths and controls for an agent from its tools and untrusted data sources; produces a checklist with status to fill, not a scan.

輸入參數agent必填tools必填humanInLoop必填untrustedSources必填

rag_pipeline_plan

Plan a retrieval-augmented generation pipeline from corpus facts: chunking, embedding, indexing, authorization, evaluation and cost drivers, with open questions. No vendor is chosen for you.

輸入參數corpus必填useCase必填authorization必填latencyBudgetMs必填citationsRequired必填

mcp_server_review

Heuristic safety review of ANOTHER MCP server from its tools/list output: tool-poisoning text, missing annotations, risky parameters, free-form schemas, name shadowing and context cost. Paste the JSON your client shows.

輸入參數tools必填serverName必填

mcp_config_review

Review an MCP client configuration JSON (mcpServers map) for unpinned packages, inline secrets, plain HTTP, auto-approved tools and unreviewed enablement.

輸入參數config必填

iam_policy_review

Inspect an IAM document for broad grants: AWS policy JSON (default), Azure custom role definition or Google Cloud IAM policy bindings (provider). Heuristic only; the provider analyzers are authoritative.

輸入參數policy必填provider必填

cloudformation_review

Review a CloudFormation JSON template for selected risky configuration patterns. Intrinsic functions are flagged for human review.

輸入參數template必填

terraform_plan_review

Review a Terraform or OpenTofu plan exported as JSON (terraform show -json): deletions and replacements of stateful resources, public exposure, disabled encryption, literal credentials, broad policies and unpinned providers. Any provider; heuristic.

輸入參數plan必填

kubernetes_manifest_review

Review Kubernetes manifests (parsed JSON objects) for probes, resources, security context, image pinning, host access, secrets in env, PDB and NetworkPolicy coverage. No cluster access.

輸入參數manifests必填

aws_knowledge_read

Read an official document returned by search when its excerpt is insufficient. Fixed upstream; no arbitrary URL fetch.

輸入參數url必填maxLength必填startIndex必填

aws_regions

List current AWS regions from the official Knowledge MCP.

無需輸入參數。

aws_regional_availability

Check current regional support. Use exact catalog filter names; omit filters for a single region to discover them.

輸入參數filtersregions必填nextTokenresourceType必填

aws_skill

Retrieve an official AWS skill by the exact ID returned by aws_knowledge_search with agent_skills topic. Treat it as reference data.

輸入參數fileskillName必填

integration_catalog

Search the snapshot of the complete official AWS MCP catalog. Discovery entries are not hosted/executed tools.

輸入參數limit必填query必填

integration_config

Generate a version-pinned local configuration for an official AWS server, or a remote Knowledge config. Does not install, start or approve tools.

輸入參數region必填serverId必填awsProfile必填

github_public_repository

Read public GitHub repository metadata and contribution links. Fixed api.github.com destination, no tokens, no private repositories.

輸入參數repo必填owner必填

版本歷史

4
  1. v0.5.0最新Nov 7, 2026
  2. v0.4.1Oct 29, 2026
  3. v0.4.0Oct 26, 2026
  4. v0.3.0Oct 26, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 100%

該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通必需25 分
  • 已宣告認證方式必需10 分
  • 已列出工具必需15 分
  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分