Vibe Check MCP Server

Co dělá “Vibe Check” MCP Server?

Vibe Check MCP Server je navržen jako sanity check nástroj pro AI workflow, který slouží jako strategické přerušení vzorců, aby zabránil řetězení chyb a tunelovému vidění při komplexních vývojových úlohách. Integrací s AI asistenty využívá nástroj “Vibe Check” – založený na LearnLM 1.5 Pro (Gemini API) a speciálně vyladěný pro pedagogiku a metakognici – ke zlepšení workflow strategií a podpoře reflektivního řešení problémů. Tento server umožňuje AI systémům pozastavit se, zhodnotit aktuální uvažování nebo přístup a upravit jej před pokračováním, čímž minimalizuje riziko opakovaných chyb a zvyšuje kvalitu kódu i rozhodování v automatizovaných či asistovaných vývojových pipelinech.

Seznam promptů

• V repozitáři ani v dokumentaci nejsou uvedeny žádné explicitní šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

• V repozitáři nejsou definovány ani dokumentovány žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

• Vibe Check: Jediný nástroj s názvem “Vibe Check”, který komunikuje s LearnLM 1.5 Pro (Gemini API), speciálně vytvořený k přerušení potenciálně problematických řetězců AI uvažování a poskytuje pedagogickou/metakognitivní zpětnou vazbu.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Případy použití tohoto MCP serveru

• Sanity check AI workflow: Vstupuje do AI řízených kódovacích či úkolových toků pro posouzení uvažování, snižuje riziko tunelového vidění a řetězení logických chyb.
• Výuka a mentoring vývojářů: Nabízí metakognitivní zpětnou vazbu a vedení, podporuje učení a reflexi při řešení složitých problémů.
• Automatizovaná kontrola při generování kódu: Poskytuje strategické pauzy pro kontrolu a posouzení během automatizovaného vytváření kódu či obsahu pro zajištění kvality.
• Pokročilá prevence chyb: Funguje jako pojistka ve workflow, která zastavuje šíření počátečních chyb do dalších kroků.
• Optimalizace strategie pro AI agenty: Umožňuje AI asistentům průběžně sebehodnotit a dynamicky přenastavovat strategie při dlouhotrvajících úlohách.

Jak to nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js a NPM.
2. Vyhledejte konfigurační soubor pro Windsurf (typicky windsurf.config.json).
3. Přidejte Vibe Check MCP Server do objektu mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Soubor uložte a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný z AI klienta.

Claude

1. Nainstalujte požadavky (Node.js, NPM).
2. Upravte nebo vytvořte konfigurační soubor (např. claude_desktop_config.json).
3. Přidejte MCP server pomocí:

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Claude Desktop.
5. Potvrďte dostupnost serveru v MCP panelu.

Cursor

1. Ověřte, že je nainstalováno Node.js.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor (např. cursor.config.json).
3. Vložte:

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Soubor uložte a restartujte Cursor.
5. Zkontrolujte MCP server v seznamu nástrojů/pluginů.

Cline

1. Ujistěte se, že máte nainstalované Node.js a NPM.
2. Otevřete relevantní konfigurační soubor.
3. Přidejte:

   {
     "mcpServers": {
       "vibe-check-mcp": {
         "command": "npx",
         "args": ["@vibe-check/mcp-server@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline.
5. Potvrďte, že se MCP server objeví mezi dostupnými integracemi.

Zabezpečení API klíčů pomocí environmentálních proměnných:

• Použijte soubor .env dle vzoru .env.example:

  GEMINI_API_KEY=your_google_gemini_api_key
  

• Ve své konfiguraci můžete odkazovat na environmentální vstupy:

  {
    "env": {
      "GEMINI_API_KEY": "your_google_gemini_api_key"
    },
    "inputs": {}
  }
  

Jak tento MCP použít uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte detaily svého MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "vibe-check-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po uložení je AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “vibe-check-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na vlastní adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Podpora roots: Není zmíněna.

Tento MCP server bych ohodnotil 5/10. Má jasný účel, otevřenou licenci a základní tooling, ale postrádá komplexní dokumentaci pro prompty, zdroje a pokročilé MCP funkce (roots, sampling).

MCP skóre